隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,包括Facebook、Twitter、微信、微博等社交網(wǎng)絡(luò)已然成為每個人生活中重要的社交媒介。與此同時,伴隨著GPS技術(shù)的不斷提升,傳統(tǒng)的在線社交網(wǎng)絡(luò)與基于位置的服務(wù)充分結(jié)合,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)即LBSN（Location-based Social Network）也就應(yīng)運(yùn)而生�；谖恢玫纳缃痪W(wǎng)絡(luò)通過用戶的簽到行為,把線上虛擬社交環(huán)境與線下真實位置環(huán)境充分結(jié)合在一起。在對社交網(wǎng)絡(luò)的研究中,通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)可以了解用戶間聯(lián)系的密切程度,獲取用戶之間的社交關(guān)系及社交角色,有助于理解社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特點(diǎn)從而進(jìn)行社區(qū)內(nèi)個體關(guān)系行為的演化分析。在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶的好友關(guān)系體現(xiàn)為社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),受到用戶間交互行為的影響,而用戶簽到行為所產(chǎn)生的地理位置信息則是線下真實的社交行為的體現(xiàn)。通過加入地理位置屬性,在進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)時,真實的地理位置信息可以作為一個重要的影響因素,加入到社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中,從而提升劃分結(jié)果的準(zhǔn)確性,使得社區(qū)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果更加準(zhǔn)確�，F(xiàn)有的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法大多根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或用戶間交互進(jìn)行研究,這些方法不能很好地適用于具有多模異構(gòu)特性的基于位置的社區(qū)... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LDA文檔生成模型圖

用戶在各興趣點(diǎn)類的簽到情況分布圖

圖 4.3 用戶在各興趣點(diǎn)類的簽到情況圖圖 4.4 用戶在各興趣點(diǎn)類的簽到情況分布圖由圖4.3及4.4分析可知，用戶在Food類興趣點(diǎn)簽到記錄最多，約占總比的42.26%，其次是用戶在 Home / Work / Other 的簽到記錄，約占總比的 11.30%，用戶在 College &Education 類的簽到記錄相對較少，僅占總比的 2.41%，而在其他類的簽到記錄均在8%~10%范圍內(nèi)。上述結(jié)果表明

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3041121