本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中基于位置信息的好友預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)的流行改變了人們的交流方式,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)用戶習慣于通過社交網(wǎng)站進行社交活動并分享各類信息。隨著移動定位設(shè)備的普及,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)也逐漸流行起來并且吸引了大量的互聯(lián)網(wǎng)用戶。如今,怎樣利用社交網(wǎng)絡(luò)中海量的用戶數(shù)據(jù)來預測用戶間的好友關(guān)系成為了一個重要的問題。論文利用基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的真實用戶簽到數(shù)據(jù)來分析用戶行為,并且預測用戶間存在的好友關(guān)系。論文的工作主要包括以下四個方面：(1)利用簽到服務(wù)應(yīng)用的用戶簽到記錄,論文從簽到頻率、簽到地點、簽到時間三個方面分析用戶的簽到行為習慣,發(fā)現(xiàn)用戶的簽到次數(shù)大致符合冪律分布,并且分析了用戶簽到頻率高的地點與時間；(2)通過用戶簽到記錄中的位置信息,論文從移動距離、活動區(qū)域半徑和移動周期性三個方面分析了用戶移動軌跡。對移動距離進行研究,發(fā)現(xiàn)用戶在現(xiàn)實生活中的移動路徑長度基本符合Levy Flight模型；對活動區(qū)域半徑進行研究,發(fā)現(xiàn)用戶活動區(qū)域半徑長度與用戶數(shù)符合冪律分布,說明大部分用戶的長距離出行較少；對移動周期性進行研究,發(fā)現(xiàn)用戶會周期性的出現(xiàn)在某些地點,符合人的實際生活規(guī)律；(3)通過實驗驗證,論文發(fā)現(xiàn)具有共同簽到行為的用戶間更可能存在好友關(guān)系。論文進一步從共同簽到區(qū)域數(shù)、共同簽到次數(shù)以及共同簽到時間間隔三個方面分析了用戶的共同簽到行為與用戶間好友關(guān)系之間的聯(lián)系；(4)論文改進了前人對地域的同一尺度的網(wǎng)格劃分方式,通過地點熵來區(qū)分不同地理區(qū)域之間的差異性,提出了一種變尺度的地域網(wǎng)格劃分方法。并且論文通過實驗驗證,在利用用戶共同簽到特征來預測用戶間好友關(guān)系時,變尺度的地域網(wǎng)格劃分方法的效果更佳。
【關(guān)鍵詞】：基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) Levy Flight模型 共同簽到 變尺度地域網(wǎng)格劃分 好友預測
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題背景12-14
• 1.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展12-13
• 1.1.2 基于位置的服務(wù)的興起13-14
• 1.2 課題提出14-15
• 1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)15-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 第2章 相關(guān)研究工作18-32
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論18-23
• 2.1.1 冪律分布與無標度網(wǎng)絡(luò)19-20
• 2.1.2 六度分隔理論20-21
• 2.1.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)21-22
• 2.1.4 弱聯(lián)系22-23
• 2.2 人的移動性研究23-28
• 2.2.1 Levy Flight模型23-24
• 2.2.2 人的移動模式挖掘24-26
• 2.2.3 人的移動軌跡預測26-28
• 2.3 人的移動行為與好友關(guān)系研究28-31
• 2.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)位置服務(wù)的發(fā)展28-29
• 2.3.2 通過移動行為預測好友關(guān)系29-30
• 2.3.3 通過好友關(guān)系分析移動行為30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 用戶簽到行為分析32-42
• 3.1 數(shù)據(jù)集說明32-34
• 3.1.1 數(shù)據(jù)來源32
• 3.1.2 數(shù)據(jù)文件說明32-33
• 3.1.3 數(shù)據(jù)集詳細描述33-34
• 3.2 用戶簽到規(guī)律分析34-41
• 3.2.1 用戶簽到次數(shù)分析34-36
• 3.2.2 用戶簽到地點分析36-37
• 3.2.3 用戶簽到時間分析37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 第4章 用戶移動軌跡分析42-49
• 4.1 經(jīng)緯度差轉(zhuǎn)化為距離差42
• 4.2 用戶移動距離分析42-44
• 4.3 用戶活動區(qū)域半徑分析44-46
• 4.4 用戶移動周期分析46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 好友關(guān)系預測49-65
• 5.1 好友網(wǎng)絡(luò)分析49-51
• 5.2 好友關(guān)系與地理位置的聯(lián)系51-60
• 5.2.1 用戶共同簽到51
• 5.2.2 變尺度地域網(wǎng)格劃分51-54
• 5.2.3 基于共同簽到區(qū)域數(shù)預測好友關(guān)系54-56
• 5.2.4 基于共同簽到次數(shù)預測好友關(guān)系56-60
• 5.3 實驗分析60-64
• 5.3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)造60-61
• 5.3.2 評估指標61-62
• 5.3.3 實驗結(jié)果與分析62-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 本文工作總結(jié)與主要貢獻65-66
• 6.2 未來工作展望66-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71

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本文編號：418641