本文關(guān)鍵詞：LBSN中基于行為分析的用戶位置預(yù)測(cè)

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【摘要】：近年來,隨著移動(dòng)終端定位技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSN, Location-Based Social Networks)平臺(tái)取得了巨大的成功。LBSN通過位置特征將虛擬社交空間和現(xiàn)實(shí)行為空間連接起來,融合了線上關(guān)系與線下行為,使得從各種交互關(guān)系和行為軌跡中探知到更本質(zhì)的群體和個(gè)體行為規(guī)律成為可能。LBSN中海量的用戶簽到數(shù)據(jù)為研究研究位置預(yù)測(cè)問題提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),同時(shí),良好的位置預(yù)測(cè)算法也為平臺(tái)帶來良好的用戶體驗(yàn),并能夠產(chǎn)生巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)前LBSN對(duì)用戶將來簽到位置的預(yù)測(cè)的研究主要集中于對(duì)用戶即將簽到的位置預(yù)測(cè),這種預(yù)測(cè)算法只能預(yù)測(cè)當(dāng)前訪問位置的下一個(gè)位置,實(shí)際上是一種實(shí)時(shí)位置預(yù)測(cè),這使得這種位置預(yù)測(cè)算法的應(yīng)用場(chǎng)景受到限制,對(duì)于用戶在較遠(yuǎn)將來的簽到位置預(yù)測(cè)成為位置預(yù)測(cè)領(lǐng)域亟待解決的問題�；诖�,本文提出了給定將來時(shí)間的用戶簽到位置預(yù)測(cè)問題。針對(duì)這個(gè)問題,本文首先從時(shí)間周期性、簽到位置的空間分布、用戶的社交關(guān)系三個(gè)方面入手,在位置點(diǎn)和位置類別兩個(gè)層面上對(duì)可能影響用戶在給定將來時(shí)間的簽到因素進(jìn)行分析與挖掘,基于此,進(jìn)行了影響用戶簽到行為的多維混合特征建模和特征量化,最后提出了基于多維混合特征的位置預(yù)測(cè)算法(LPMMF).基于以上算法的研究成果,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了LBSN中基于行為分析的用戶位置預(yù)測(cè)系統(tǒng)。為了驗(yàn)證本文提出算法的性能,并分析本文算法的各個(gè)特征的有效性,本文在Foursquare紐約用戶簽到數(shù)據(jù)集中對(duì)本文的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文引入的特征都是有效的,其中用戶對(duì)于位置點(diǎn)的簽到時(shí)間周期和用戶對(duì)位置點(diǎn)的簽到偏好有較強(qiáng)的作用。對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示了算法的預(yù)測(cè)效果,證明了本文提出的位置預(yù)測(cè)算法相對(duì)于相關(guān)算法有更加良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) LBSN 用戶行為分析 簽到行為預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景與問題8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 相關(guān)背景概述13-19
• 2.1 LBSN13-14
• 2.1.1 LBSN簡(jiǎn)介13
• 2.1.2 基于位置的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型13-14
• 2.2 LBSN的社交網(wǎng)絡(luò)屬性14-16
• 2.2.1 六度分隔理論14-15
• 2.2.2 無標(biāo)度特性15-16
• 2.3 LBSN中用戶數(shù)據(jù)的特點(diǎn)16-17
• 2.4 LBSN中的研究方向17-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第三章 數(shù)據(jù)集的獲取與預(yù)處理19-23
• 3.1 數(shù)據(jù)源選擇與介紹19
• 3.2 數(shù)據(jù)內(nèi)容19-20
• 3.3 數(shù)據(jù)獲取及處理20-21
• 3.4 數(shù)據(jù)分析21-22
• 3.5 本章小結(jié)22-23
• 第四章 用戶簽到行為分析23-32
• 4.1 時(shí)間周期性分析23-27
• 4.2 空間因素分析27-30
• 4.2.1 簽到位置空間聚簇性分析27-28
• 4.2.2 簽到中心home的發(fā)現(xiàn)方法28-30
• 4.3 社交因素分析30-31
• 4.4 本章小結(jié)31-32
• 第五章 基于多維混合特征的位置預(yù)測(cè)算法32-43
• 5.1 多維特征建模及特征量化32-35
• 5.1.1 時(shí)間相關(guān)的特征的提取32-33
• 5.1.2 空間相關(guān)特征的提取33-34
• 5.1.3 社交關(guān)系相關(guān)特征34-35
• 5.1.4 用戶偏好特征及其歸一化35
• 5.2 基于多維混合特征的位置預(yù)測(cè)算法35-36
• 5.3 基于多維混合特征的位置預(yù)測(cè)系統(tǒng)框架36-37
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析37-42
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境37
• 5.4.2 訓(xùn)練集合測(cè)試集的劃分37-38
• 5.4.3 算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)38
• 5.4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)38-39
• 5.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析39-42
• 5.5 本章小結(jié)42-43
• 第六章 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)43-48
• 6.1 原型系統(tǒng)整體架構(gòu)43-44
• 6.2 開發(fā)環(huán)境44
• 6.3 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)44-47
• 6.3.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)44
• 6.3.2 Google Map接口44-45
• 6.3.3 可視化模塊45-47
• 6.4 本章小結(jié)47-48
• 第七章 總結(jié)與展望48-50
• 7.1 研究工作總結(jié)48
• 7.2 研究工作展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54

【相似文獻(xiàn)】

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