發(fā)布時間：2019-04-07 19:28

【摘要】：隨著信息時代的發(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)已廣泛成為用戶分享與交流的平臺�；谖恢玫姆⻊�(wù)與社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合為用戶的行為分析提供了重要的數(shù)據(jù)來源,有利于提高用戶的個性化服務(wù)質(zhì)量。研究用戶之間的相似性對分析個體用戶歷史行為以及預(yù)測其未來的行為有著重要的意義。但是由于數(shù)據(jù)的多樣性,使得用戶相似性分析以及行為預(yù)測成為業(yè)界的熱點和難點。 本文考慮到用戶數(shù)據(jù)的多樣性特點,以Foursquare數(shù)據(jù)為研究對象,分析并研究了基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為。首先,本文針對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提出了一種基于矩陣分解的用戶潛在特征挖掘算法,針對于非結(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,共同分析用戶之間的相似性：然后,本文分析了語言模型與基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)之間的共同特性,提出基于語言模型的行為預(yù)測算法,結(jié)合用戶之間的相似性以及其它特征,使用決策樹來預(yù)測用戶的下一個訪問位置；最后,本文進(jìn)行了實驗分析和驗證,實驗證明了基于兩種信息融合的相似性分析有著良好的效果,并對基于語言模型的行為預(yù)測有一定的促進(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09;TP391.1

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本文編號：2454355