TraDR:一种基于轨迹分解重构的移动社交网络位置预测方法

发布时间：2017-10-12 01:06

  本文关键词：TraDR:一种基于轨迹分解重构的移动社交网络位置预测方法

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【摘要】：随着移动社交网络的不断发展,利用用户发布的位置信息为其提供基于地域的个性化推荐服务不仅给用户提供了便利,也为商户带来了巨大的潜在利益。位置预测技术作为此类服务中的关键技术,是移动社交网络中的重要研究内容之一。结合移动社交网络的特点,提出了基于轨迹"分解-重构"的位置预测方法 TraDR,利用公开易得的先验知识,为用户建立个性化的位置推理模型,有效解决了常见位置预测算法所面临的"轨迹数据稀疏问题"。基于真实数据集的实验验证了该预测方法在预测有效性及效率方面的优越性。
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【关键词】： 移动社交网络 位置预测 数据稀疏问题 签到轨迹
【基金】：江苏省自然科学基金项目(BK20131069)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 到稿日期:2015-01-09返修日期:2015-05-04本文受江苏省自然科学基金项目(BK20131069)资助。1引言随着智能手机、平板电脑等移动终端的普及以及无线通信与定位技术的进步,兼具位置感知与社交网络服务功能的移动社交网络(Geo-Social Network,GeoSN)迅速发展[1]。“带位置标签的

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本文编号：1015785