摘要：近几年,我们见证了互联网上社交平台与移动社交应用的兴起（比如facebook,Twitter,微信等）.由于移动设备终端的普及以及终端持有者访问或是上传有位置标注的信息和图片到网络云端,使得获取相对准确的时空信息变得容易.而随着相关信息的累积,其越来越引起研究者的关注.本文通过自然语言处理的方法抽取时空信息并进行语义分析,进而提出一种基于语义的时空敏感社会关系模型.为解决原始时空数据的稀疏性问题,采用n-gram方法学习模型以预测缺失的时空数据,然后利用时空信息与文本语义信息上的相似性来获取社会关系模型.实验结果验证了本文方法的有效性.

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