隨著移動(dòng)智能終端的普及,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)也隨之興起,多樣化的定位技術(shù)使得人們可以隨時(shí)隨地通過(guò)便攜式智能終端設(shè)備獲得自己所在的地理位置�；谖恢玫纳缃痪W(wǎng)絡(luò)（LBSN）應(yīng)運(yùn)而生,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)可觀的活躍用戶產(chǎn)生了大量位置數(shù)據(jù),給研究用戶的行為模式、生活規(guī)律和個(gè)人偏好,以及提供優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)帶來(lái)契機(jī)。本文從頻率模式、時(shí)間特征、空間特征、社交因素和天氣特征等方面對(duì)基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)用戶的簽到行為進(jìn)行分析及預(yù)測(cè),針對(duì)與用戶簽到行為相關(guān)的問(wèn)題進(jìn)行了深入的探討與研究,成果如下:1.通過(guò)分析用戶簽到頻率模式、時(shí)序特征和天氣特征,本文提出了一種基于時(shí)序與天氣特征的位置預(yù)測(cè)模型（WTMC）。首先用頻率模式通過(guò)馬爾科夫模型對(duì)簽到預(yù)測(cè)問(wèn)題建模,再結(jié)合時(shí)序偏好來(lái)修正預(yù)測(cè)結(jié)果,最后融合位置天氣特征對(duì)用戶簽到的影響得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。在兩個(gè)真實(shí)簽到數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明WTMC比基準(zhǔn)算法的準(zhǔn)確率提升了5%¹0%。2.數(shù)據(jù)分析表明簽到相異性不同的用戶在時(shí)間空間等方面的表現(xiàn)有著明顯的區(qū)別,本文基于此特性提出了一種新穎的混合模型,即基于用戶相異性具有情境感知的位置預(yù)測(cè)模型（UDR）。UDR模型由兩個(gè)子模型組成...

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

;圖2.1LBSN的結(jié)構(gòu);

的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)是由移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)與基于位置的服務(wù))結(jié)合而成的。從社交網(wǎng)絡(luò)的多項(xiàng)研究中可對(duì)基于位置的[41]，在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)加入位置特征，使得用戶便交網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)依據(jù)用戶在現(xiàn)實(shí)世界中的位置信息來(lái)獲包括用戶之間共同訪問(wèn)的地點(diǎn)或有相同的行為活動(dòng)。的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)核心內(nèi)容是用戶和位....

圖2.1LBSN的結(jié)構(gòu)

的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)是由移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)與基于位置的服務(wù))結(jié)合而成的。從社交網(wǎng)絡(luò)的多項(xiàng)研究中可對(duì)基于位置的[41]，在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)加入位置特征，使得用戶便交網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)依據(jù)用戶在現(xiàn)實(shí)世界中的位置信息來(lái)獲包括用戶之間共同訪問(wèn)的地點(diǎn)或有相同的行為活動(dòng)。的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)核心內(nèi)容是用戶和位....

圖4.1基于用戶相異性具有情境感知的位置預(yù)測(cè)框架結(jié)構(gòu)

圖4.1基于用戶相異性具有情境感知的位置預(yù)測(cè)框架結(jié)構(gòu).2問(wèn)題陳述與模型框架本節(jié)定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，闡述研究問(wèn)題并展示模型框架。從LBSN簽到信息中提取據(jù)特征，包括用戶簽到時(shí)間信息和社交信息、興趣點(diǎn)地理信息、興趣點(diǎn)天氣信息。了便于說(shuō)明，12{,,...,}NU=u....

本文編號(hào)：4026623