本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)系和地理位置組合服務(wù)算法的研究

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【摘要】：隨著移動設(shè)備和定位技術(shù)的廣泛應(yīng)用,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSN)通過簽到能夠記錄用戶的歷史訪問軌跡.對LBSN移動軌跡的研究存在用戶位置信息復(fù)雜且無效數(shù)據(jù)多、用戶社交關(guān)系沒有充分利用和位置預(yù)估計不精確的問題.首先針對虛假簽到和無效用戶信息提出一種基于泊點頻率的去噪算法,其次在基于密度聚類算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合地理位置信息和用戶關(guān)系,綜合考慮用戶興趣相似度及信任度,提出針對位置預(yù)估計的組合服務(wù)算法.實驗結(jié)果表明,本文提出的方法能有效改善位置預(yù)估計的精確度.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽計算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 社交網(wǎng)絡(luò) 地理位置 聚類 軌跡去噪 相似度
【分類號】：TP311.13;TP393.09
【正文快照】： 1引言隨著定位技術(shù)[1,2]的發(fā)展和普及,諸如Foursquare、Gow alla和街旁網(wǎng)等基于位置的服務(wù)也逐漸普及起來,社交網(wǎng)絡(luò)與位置服務(wù)相融合(LBSN)成為現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的趨勢之一,而且用戶使用社交網(wǎng)站簽到(check-in)形成的用戶軌跡記錄了用戶在真實世界的活動,而這些活動將在一定程

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本文編號：711425