發(fā)布時(shí)間：2019-04-07 19:28

【摘要】：隨著信息時(shí)代的發(fā)展,基于位置的服務(wù)已成為很多行業(yè)研究的目標(biāo),而社交網(wǎng)絡(luò)已廣泛成為用戶(hù)分享與交流的平臺(tái)�；谖恢玫姆⻊�(wù)與社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合為用戶(hù)的行為分析提供了重要的數(shù)據(jù)來(lái)源,有利于提高用戶(hù)的個(gè)性化服務(wù)質(zhì)量。研究用戶(hù)之間的相似性對(duì)分析個(gè)體用戶(hù)歷史行為以及預(yù)測(cè)其未來(lái)的行為有著重要的意義。但是由于數(shù)據(jù)的多樣性,使得用戶(hù)相似性分析以及行為預(yù)測(cè)成為業(yè)界的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。 本文考慮到用戶(hù)數(shù)據(jù)的多樣性特點(diǎn),以Foursquare數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,分析并研究了基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)行為。首先,本文針對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提出了一種基于矩陣分解的用戶(hù)潛在特征挖掘算法,針對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用了一種基于主題模型的分析方法,融合這兩種信息,共同分析用戶(hù)之間的相似性：然后,本文分析了語(yǔ)言模型與基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)之間的共同特性,提出基于語(yǔ)言模型的行為預(yù)測(cè)算法,結(jié)合用戶(hù)之間的相似性以及其它特征,使用決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)的下一個(gè)訪(fǎng)問(wèn)位置；最后,本文進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析和驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)證明了基于兩種信息融合的相似性分析有著良好的效果,并對(duì)基于語(yǔ)言模型的行為預(yù)測(cè)有一定的促進(jìn)作用。
[Abstract]:With the development of information age, location-based service has become the research goal of many industries, and social network has become the platform of sharing and communication widely. The combination of location-based services and social networks provides an important data source for user behavior analysis and helps to improve the personalized service quality of users. It is of great significance to study the similarity among users to analyze the historical behavior of individual users and to predict their future behavior. However, due to the diversity of data, user similarity analysis and behavior prediction have become hot and difficult in the industry. Considering the diversity of user data, this paper takes Foursquare data as the research object, and analyzes and studies the user behavior of social network based on location. First of all, this paper proposes an algorithm based on matrix decomposition for mining the potential features of users for structured data. For unstructured data, a thematic model-based analysis method is used to fuse these two kinds of information. Then, this paper analyzes the common characteristics between language model and location-based social network, and proposes a behavior prediction algorithm based on language model, which combines the similarity between users and other characteristics. The decision tree is used to predict the next access location of the user. Finally, this paper has carried on the experiment analysis and the verification, the experiment has proved that the similarity analysis based on the two kinds of information fusion has the good effect, and has the certain promotion function to the behavior prediction based on the language model.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP391.1

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本文編號(hào)：2454355