本文關(guān)鍵詞：基于位置社交網(wǎng)絡(luò)的朋友關(guān)系預測研究

  更多相關(guān)文章： 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 遺傳算法 粒子群算法

【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的普及以及移動智能設(shè)備的發(fā)展,基于位置的社會網(wǎng)絡(luò)(Location-Based Social Network,LBSN)逐漸進入人們的生活。LBSN通過將用戶移動行為和地理位置信息關(guān)聯(lián),充分挖掘用戶潛在行為與其日�；顒游恢玫南嚓P(guān)性,使線上虛擬世界和線下現(xiàn)實生活之間建立密切聯(lián)系,為社會關(guān)系預測等領(lǐng)域開辟新的研究方向。LBSN中的簽到數(shù)據(jù)包含用戶時間、空間等多重信息,為朋友關(guān)系預測提供了可能。但是,LBSN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較稀疏,難以完整反映個體簽到行為。因此,從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中挖掘用戶完整信息,并利用隱含知識刻畫用戶特征,成為用戶行為研究的重要方向。為了實現(xiàn)上述目標,本文提出基于支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的朋友關(guān)系預測框架,并利用Gowalla和Brightkite兩個數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,結(jié)果表明該方法的有效性和可行性。具體來說,本文主要研究工作包括以下四個方面:1.分析Gowalla和Brightkite數(shù)據(jù)集中用戶行為特征,如用戶好友數(shù)、簽到地點以及簽到次數(shù),發(fā)現(xiàn)其均呈長尾分布,并且兩個網(wǎng)絡(luò)中擁有好友數(shù)超過50個的用戶占極小比例。在Brightkite中簽到次數(shù)小于10的達到43.5%,進一步說明數(shù)據(jù)的稀疏性,給好友預測帶來新的挑戰(zhàn)。2.利用用戶簽到時空信息,分析用戶移動區(qū)域以及移動周期,進而挖掘用戶移動規(guī)律。分析移動區(qū)域時,發(fā)現(xiàn)絕大部分用戶只在較小的范圍內(nèi)活動。相對而言,Gowalla數(shù)據(jù)集中的用戶活動半徑較大。對移動周期的分析得知,用戶活動呈現(xiàn)出一定的周期性,與人們的生活規(guī)律相契合。3.在上述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及用戶移動行為分析的基礎(chǔ)上進行特征提取。根據(jù)傳統(tǒng)基于節(jié)點相似性的度量方法,提出本文用戶社交關(guān)系計算方法,并提取用戶簽到距離以及簽到類型作為朋友關(guān)系預測的輸入特征。4.建立基于SVM的朋友關(guān)系預測框架,融合上述特征分別對朋友關(guān)系進行分類預測,并用準確率、召回率、F1-measure以及AUC值進行評估,發(fā)現(xiàn)社交關(guān)系對朋友預測的影響最大,三個特征融合的預測準確率優(yōu)于單個特征。為了進一步改善預測效果,利用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)以及網(wǎng)格搜索(Grid Search,GS)對懲罰因子C和核參數(shù)g進行優(yōu)化。
【關(guān)鍵詞】：基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) 支持向量機 遺傳算法 粒子群算法
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 通過移動行為預測朋友關(guān)系13-14
• 1.2.2 通過好友關(guān)系分析移動行為14-15
• 1.3 研究內(nèi)容15-16
• 1.3.1 LBSN用戶簽到行為分析15
• 1.3.2 基于LBSN的朋友關(guān)系預測15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 用戶簽到行為分析18-28
• 2.1 數(shù)據(jù)集說明18-19
• 2.2 用戶簽到規(guī)律分析19-27
• 2.2.1 用戶好友數(shù)量分布20-21
• 2.2.2 用戶簽到次數(shù)分布21-22
• 2.2.3 用戶簽到地點數(shù)分布22-23
• 2.2.4 用戶活動范圍分析23-24
• 2.2.5 用戶移動周期分析24-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 LBSN用戶相似性指標28-38
• 3.1 特征選擇流程28-31
• 3.1.1 特征子集生成28-29
• 3.1.2 特征子集評價29-30
• 3.1.3 停止條件30-31
• 3.1.4 結(jié)果驗證31
• 3.2 基于節(jié)點相似性的預測方法31-34
• 3.2.1 共同鄰居31-32
• 3.2.2 Jaccard系數(shù)32
• 3.2.3 Adamic-Adar系數(shù)32-33
• 3.2.4 Resource Allocation33
• 3.2.5 本文相似性度量33-34
• 3.3 用戶簽到地點34-35
• 3.4 用戶簽到類型35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第四章 SVM及參數(shù)優(yōu)化38-50
• 4.1 SVM基本理論38-42
• 4.1.1 SVM概述38-39
• 4.1.2 線性支持向量機39-40
• 4.1.3 非線性支持向量機40-41
• 4.1.4 核函數(shù)41-42
• 4.2 參數(shù)優(yōu)化42-47
• 4.2.1 待優(yōu)化參數(shù)42-43
• 4.2.2 參數(shù)優(yōu)化算法43-47
• 4.3 交叉驗證47-48
• 4.4 評價指標48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 朋友關(guān)系預測50-59
• 5.1 實驗結(jié)果50-52
• 5.2 參數(shù)尋優(yōu)52-58
• 5.2.1 基于遺傳算法的SVM參數(shù)尋優(yōu)（GA-SVM）52-53
• 5.2.2 基于PSO的SVM參數(shù)尋優(yōu)（PSO-SVM）53-54
• 5.2.3 基于網(wǎng)格搜索的SVM參數(shù)尋優(yōu)（GS-SVM）54-56
• 5.2.4 參數(shù)尋優(yōu)比較56-58
• 5.3 實驗比較58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-62
• 6.1 總結(jié)59-60
• 6.2 展望60-62
• 參考文獻62-67
• 致謝67-68
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文68

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