社交网络中基于位置信息的好友预测研究

发布时间：2017-06-03 16:18

  本文关键词：社交网络中基于位置信息的好友预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社交网络的流行改变了人们的交流方式,越来越多的互联网用户习惯于通过社交网站进行社交活动并分享各类信息。随着移动定位设备的普及,基于位置的社交网络也逐渐流行起来并且吸引了大量的互联网用户。如今,怎样利用社交网络中海量的用户数据来预测用户间的好友关系成为了一个重要的问题。论文利用基于位置的社交网络的真实用户签到数据来分析用户行为,并且预测用户间存在的好友关系。论文的工作主要包括以下四个方面：(1)利用签到服务应用的用户签到记录,论文从签到频率、签到地点、签到时间三个方面分析用户的签到行为习惯,发现用户的签到次数大致符合幂律分布,并且分析了用户签到频率高的地点与时间；(2)通过用户签到记录中的位置信息,论文从移动距离、活动区域半径和移动周期性三个方面分析了用户移动轨迹。对移动距离进行研究,发现用户在现实生活中的移动路径长度基本符合Levy Flight模型；对活动区域半径进行研究,发现用户活动区域半径长度与用户数符合幂律分布,说明大部分用户的长距离出行较少；对移动周期性进行研究,发现用户会周期性的出现在某些地点,符合人的实际生活规律；(3)通过实验验证,论文发现具有共同签到行为的用户间更可能存在好友关系。论文进一步从共同签到区域数、共同签到次数以及共同签到时间间隔三个方面分析了用户的共同签到行为与用户间好友关系之间的联系；(4)论文改进了前人对地域的同一尺度的网格划分方式,通过地点熵来区分不同地理区域之间的差异性,提出了一种变尺度的地域网格划分方法。并且论文通过实验验证,在利用用户共同签到特征来预测用户间好友关系时,变尺度的地域网格划分方法的效果更佳。
【关键词】：基于位置的社交网络 Levy Flight模型 共同签到 变尺度地域网格划分 好友预测
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题背景12-14
• 1.1.1 社交网络的发展12-13
• 1.1.2 基于位置的服务的兴起13-14
• 1.2 课题提出14-15
• 1.3 本文研究内容及组织结构15-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第2章 相关研究工作18-32
• 2.1 社交网络的相关理论18-23
• 2.1.1 幂律分布与无标度网络19-20
• 2.1.2 六度分隔理论20-21
• 2.1.3 社区结构21-22
• 2.1.4 弱联系22-23
• 2.2 人的移动性研究23-28
• 2.2.1 Levy Flight模型23-24
• 2.2.2 人的移动模式挖掘24-26
• 2.2.3 人的移动轨迹预测26-28
• 2.3 人的移动行为与好友关系研究28-31
• 2.3.1 社交网络位置服务的发展28-29
• 2.3.2 通过移动行为预测好友关系29-30
• 2.3.3 通过好友关系分析移动行为30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 用户签到行为分析32-42
• 3.1 数据集说明32-34
• 3.1.1 数据来源32
• 3.1.2 数据文件说明32-33
• 3.1.3 数据集详细描述33-34
• 3.2 用户签到规律分析34-41
• 3.2.1 用户签到次数分析34-36
• 3.2.2 用户签到地点分析36-37
• 3.2.3 用户签到时间分析37-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第4章 用户移动轨迹分析42-49
• 4.1 经纬度差转化为距离差42
• 4.2 用户移动距离分析42-44
• 4.3 用户活动区域半径分析44-46
• 4.4 用户移动周期分析46-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 好友关系预测49-65
• 5.1 好友网络分析49-51
• 5.2 好友关系与地理位置的联系51-60
• 5.2.1 用户共同签到51
• 5.2.2 变尺度地域网格划分51-54
• 5.2.3 基于共同签到区域数预测好友关系54-56
• 5.2.4 基于共同签到次数预测好友关系56-60
• 5.3 实验分析60-64
• 5.3.1 数据集构造60-61
• 5.3.2 评估指标61-62
• 5.3.3 实验结果与分析62-64
• 5.4 本章小结64-65
• 第6章 总结与展望65-67
• 6.1 本文工作总结与主要贡献65-66
• 6.2 未来工作展望66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71

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本文编号：418641