位置相关社交网络中空间组偏好查询研究
发布时间：2021-12-23 22:47
随着在线社交网络及位置服务（Location-Based Services,LBS）的快速发展,根据社交网络中不同用户行为偏好,结合用户地理位置,为用户提供个性化的服务,成为近年来的研究热点,由此也催生了位置相关社交网络这一研究方向。位置相关社交网络中蕴含涉及用户历史行为偏好及商家店铺评分等多方面的信息。如何有效利用这些信息,在满足用户多样化需求的前提下提供令用户满意的服务,是目前位置相关社交网络中的核心问题之一。本文以位置相关社交网络的发展为背景,以社交网络中的用户群组（如好友圈）为研究对象,定义了一类新的查询——空间组偏好查询,并提出了有效的查询处理算法。位置相关社交网络中的空间组偏好查询基于用户群组中不同用户的偏好、兴趣点（Point Of Interets,POI,如餐厅、旅店等）评分及POI间互相影响等多种约束下,返回满足要求的POI集合。空间组偏好查询在日常聚会地点的选择,众包游戏的任务分配等方面都有重要的意义。本文首先提出了一种基于用户偏好和POI匹配的空间组偏好查询算法,进而对该算法进行扩展,提出了基于语义扩展的空间组偏好查询算法。总体而言,本文的主要工作和贡献归纳如下...
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?ＬＢＳＮ层次结构图??在社交网络中考虑位置信息对分析用户行为有很大帮助［１１－１４］
’??图３．１?ＳＧＰ查询的一个实例??下面我们以图３．１为例来具体说明空间组偏好查询。Ｔｏｎｙ、Ｊａｃｋ和Ｃｉｎｄｙ是??许久未见的老朋友，为了增进感情他们计划在周六中午聚餐，同时希望在聚餐结??束后做一些活动，假设从社交网络中抽取到的Ｔｏｎｙ的偏好列表是｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ（０．３），??ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ?（０．６），ｃａｆｔ?（０．１）｝，在这个列表中，每个元素都代表一个ＰＯＩ的??位置语义类别而括号中的数字表示用户偏好权重，对这个偏好列表的解读是??Ｔｏｎｙ希望在聚餐后就近去电影院和咖啡馆，而根据Ｔｏｎｙ以往的习惯，他对观影??体验要求极高但对咖啡馆的选择比较随意，因此对ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ及ｃａｆ６分别赋??予不同的权重来表达Ｔｏｎｙ对两类ＰＯＩ的偏好。相似的，假设Ｊａｃｋ的偏好列表是??｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ?（０．２）
ＭＳｔｒｕｃｔｒｕｒｅｏｆｌｅａｆｎｏｄｅｉｎＣＲｔｒｅｅ?（ｂ）?Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｃｏｎＵｍｅｄ?ｉｎ?ｎｏｄｅ?Ｎ?ｏｆ??图３．２?ＣＲ－ｔｒｅｅ叶子结点结构示意图??图３．２显示了?ＣＲ－ｔｒｅｅ索引中一个叶子结点的结构。在下图这个例子中，９??个Ｐ０【，即ｃ／７，心，ａＪ，?６／，?６２，?Ｗ，ｃ７，?ｃ２，?ｃｉ，其位置语义分别对应〔２及＜：３??三种类型。一方面，该叶子结点如Ｒ－ｔｒｅｅ索引中的叶子结点一样，记录其对应的??ＭＢＲ覆盖的所有Ｐ０Ｉ的坐标，并通过多个指针分别指向每个Ｐ０Ｉ；另一方面，??该叶子结点使用这三种位置语义类型对应的最小外接矩形（Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ）记??录对应类型Ｐ０Ｉ覆盖的空间范围以及对应的最大综合评分值，以位置语义为＆的??Ｐ０丨集合而言，其对应的Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ记录的范围是＜（０，５３），（２３，７０）?＞，而存??储的最大评分值是０．８。??类似Ｒ－ｔｒｅｅ的非叶子结点，ＣＲ－ｔｒｅｅ的非叶子结点中也存储着指向各个孩子??结点的指针及覆盖所有孩子结点对应的ＭＢＲ的ＭＢＲ，另外，为保证Ｃａｔｅｇｏｒｙ??ＭＢＲ的层次结构
【参考文献】：
期刊论文
[1]SNS社交网络发展现状及趋势[J]. 王亮. 现代电信科技. 2009(06)
[2]GIS空间索引方法述评[J]. 阎超德,赵学胜. 地理与地理信息科学. 2004(04)
博士论文
[1]基于空间网络的关键字查询关键技术研究[D]. 赵森.北京邮电大学 2017
硕士论文
[1]基于R树的空间—文本混合索引方法[D]. 李金良.南京师范大学 2011
本文编号：3549333
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：94 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?ＬＢＳＮ层次结构图??在社交网络中考虑位置信息对分析用户行为有很大帮助［１１－１４］
’??图３．１?ＳＧＰ查询的一个实例??下面我们以图３．１为例来具体说明空间组偏好查询。Ｔｏｎｙ、Ｊａｃｋ和Ｃｉｎｄｙ是??许久未见的老朋友，为了增进感情他们计划在周六中午聚餐，同时希望在聚餐结??束后做一些活动，假设从社交网络中抽取到的Ｔｏｎｙ的偏好列表是｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ（０．３），??ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ?（０．６），ｃａｆｔ?（０．１）｝，在这个列表中，每个元素都代表一个ＰＯＩ的??位置语义类别而括号中的数字表示用户偏好权重，对这个偏好列表的解读是??Ｔｏｎｙ希望在聚餐后就近去电影院和咖啡馆，而根据Ｔｏｎｙ以往的习惯，他对观影??体验要求极高但对咖啡馆的选择比较随意，因此对ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ及ｃａｆ６分别赋??予不同的权重来表达Ｔｏｎｙ对两类ＰＯＩ的偏好。相似的，假设Ｊａｃｋ的偏好列表是??｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ?（０．２）
ＭＳｔｒｕｃｔｒｕｒｅｏｆｌｅａｆｎｏｄｅｉｎＣＲｔｒｅｅ?（ｂ）?Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｃｏｎＵｍｅｄ?ｉｎ?ｎｏｄｅ?Ｎ?ｏｆ??图３．２?ＣＲ－ｔｒｅｅ叶子结点结构示意图??图３．２显示了?ＣＲ－ｔｒｅｅ索引中一个叶子结点的结构。在下图这个例子中，９??个Ｐ０【，即ｃ／７，心，ａＪ，?６／，?６２，?Ｗ，ｃ７，?ｃ２，?ｃｉ，其位置语义分别对应〔２及＜：３??三种类型。一方面，该叶子结点如Ｒ－ｔｒｅｅ索引中的叶子结点一样，记录其对应的??ＭＢＲ覆盖的所有Ｐ０Ｉ的坐标，并通过多个指针分别指向每个Ｐ０Ｉ；另一方面，??该叶子结点使用这三种位置语义类型对应的最小外接矩形（Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ）记??录对应类型Ｐ０Ｉ覆盖的空间范围以及对应的最大综合评分值，以位置语义为＆的??Ｐ０丨集合而言，其对应的Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ记录的范围是＜（０，５３），（２３，７０）?＞，而存??储的最大评分值是０．８。??类似Ｒ－ｔｒｅｅ的非叶子结点，ＣＲ－ｔｒｅｅ的非叶子结点中也存储着指向各个孩子??结点的指针及覆盖所有孩子结点对应的ＭＢＲ的ＭＢＲ，另外，为保证Ｃａｔｅｇｏｒｙ??ＭＢＲ的层次结构
【参考文献】：
期刊论文
[1]SNS社交网络发展现状及趋势[J]. 王亮. 现代电信科技. 2009(06)
[2]GIS空间索引方法述评[J]. 阎超德,赵学胜. 地理与地理信息科学. 2004(04)
博士论文
[1]基于空间网络的关键字查询关键技术研究[D]. 赵森.北京邮电大学 2017
硕士论文
[1]基于R树的空间—文本混合索引方法[D]. 李金良.南京师范大学 2011
本文编号：3549333
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3549333.html
