發(fā)布時間：2017-10-09 07:43

  本文關(guān)鍵詞：基于用戶簽到數(shù)據(jù)的行為分析及預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò) 移動性 位置預(yù)測 群推薦

【摘要】：Web2.0時代的到來,由用戶主導(dǎo)生成內(nèi)容的各種應(yīng)用隨之發(fā)展起來,其中最引人注目的是社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Social Network Services, SNS)。從國外的Facebook、Twitter到中國的人人網(wǎng)、開心網(wǎng),SNS己成為用戶量最大、傳播范圍最廣、商業(yè)價值最高的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。近年來,隨著移動定位設(shè)備的普及和基于位置服務(wù)的興起,傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)與定位技術(shù)融合產(chǎn)生了一種新型的在線社交媒體——基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò)(Location Based Social Network, LBSN)。 LBSN是位置與社交的結(jié)合,支持用戶隨時隨地分享自己的位置信息。在LBSN中,最重要的單位是用戶和位置,用戶與位置關(guān)聯(lián)產(chǎn)生簽到數(shù)據(jù)。個人的簽到數(shù)據(jù)可以表示個人的歷史移動軌跡,大量用戶的簽到數(shù)據(jù)可以揭示人類的移動模式和生活規(guī)律。簽到數(shù)據(jù)是帶有地理信息的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),它既可以反映用戶的社交網(wǎng)絡(luò)行為,又可以反映用戶的移動行為。同時由于其獲取方式簡單、成本低,近年來越來越多的學(xué)者采用簽到數(shù)據(jù)進行人類移動行為的研究。 本文以LBSN中的用戶簽到數(shù)據(jù)為研究對象,分別從空間、時間和社交三個方面對用戶進行行為分析及預(yù)測研究。通過一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理和統(tǒng)計方法,得到了影響用戶移動行為的主要因素,并利用這些因素建立了一個位置預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明,本文提出的預(yù)測模型有效地模擬了用戶的移動行為,可以比較準(zhǔn)確地預(yù)測用戶的下一個位置。在此基礎(chǔ)上,本文還提出了位置預(yù)測系統(tǒng)的設(shè)計框架。 本文還對LBSN上的群推薦應(yīng)用進行設(shè)計,即通過位置預(yù)測確定某一個地理位置范圍內(nèi)的用戶群,然后再對該用戶群做興趣聚類及內(nèi)容推薦,從而實現(xiàn)有效減小網(wǎng)絡(luò)承載負(fù)擔(dān)和開銷的目的。在此框架下,本文提出了一種組合結(jié)果的群推薦算法,并結(jié)合LBSN數(shù)據(jù)和MovieLens數(shù)據(jù)實現(xiàn)了群推薦場景模擬和性能仿真評估,展現(xiàn)了該應(yīng)用研究的可行性和有效性。 最后,在綜合理論分析和實驗驗證的基礎(chǔ)上,本文提出了后續(xù)改進方向。
【關(guān)鍵詞】：基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò) 移動性 位置預(yù)測 群推薦
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展10
• 1.1.2 位置服務(wù)的興起及與社交網(wǎng)絡(luò)的融合10-11
• 1.2 研究內(nèi)容11-13
• 1.2.1 用戶簽到行為特征分析11-12
• 1.2.2 模式分析預(yù)測研究12-13
• 1.2.3 應(yīng)用研究13
• 1.3 研究成果及意義13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)技術(shù)16-24
• 2.1 基于地理位置的社交網(wǎng)絡(luò)概述16
• 2.2 位置社交網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀16-23
• 2.2.1 LBSN中的網(wǎng)絡(luò)特征分析和預(yù)測研究17-19
• 2.2.2 LBSN中的應(yīng)用研究19-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于用戶簽到數(shù)據(jù)的行為分析24-40
• 3.1 簽到數(shù)據(jù)的特征24-30
• 3.1.1 簽到數(shù)據(jù)信息25
• 3.1.2 簽到數(shù)據(jù)的空間分布25-27
• 3.1.3 簽到數(shù)據(jù)的時間分布27-29
• 3.1.4 簽到數(shù)據(jù)的社交關(guān)系分布29-30
• 3.2 基于簽到數(shù)據(jù)的用戶行為分析30-39
• 3.2.1 空間分布特征30-31
• 3.2.2 時間分布特征31-33
• 3.2.3 社交分布特征33-34
• 3.2.4 空間與時間組合分布特征34-36
• 3.2.5 空間與社交組合分布特征36-38
• 3.2.6 時間與社交組合分布特征38-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 第四章 用戶移動性預(yù)測模型及關(guān)鍵技術(shù)研究40-50
• 4.1 位置預(yù)測模型概述40-41
• 4.2 基于用戶移動模式的位置預(yù)測模型41-47
• 4.2.1 位置預(yù)測模型41-44
• 4.2.2 社交影響因子建模44-46
• 4.2.3 實驗與結(jié)果分析46-47
• 4.3 位置預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 應(yīng)用：群推薦策略的研究50-60
• 5.1 LBSN中群推薦應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計50-52
• 5.2 群推薦策略的研究52-58
• 5.2.1 群推薦算法52-54
• 5.2.2 仿真場景設(shè)計54-56
• 5.2.3 實驗結(jié)果分析56-58
• 5.3 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 參考文獻62-68
• 致謝68-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

【共引文獻】

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本文編號：998975