基于用户签到数据的行为分析及预测研究

发布时间：2017-10-09 07:43

  本文关键词：基于用户签到数据的行为分析及预测研究

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【摘要】：Web2.0时代的到来,由用户主导生成内容的各种应用随之发展起来,其中最引人注目的是社交网络服务(Social Network Services, SNS)。从国外的Facebook、Twitter到中国的人人网、开心网,SNS己成为用户量最大、传播范围最广、商业价值最高的互联网应用。近年来,随着移动定位设备的普及和基于位置服务的兴起,传统社交网络与定位技术融合产生了一种新型的在线社交媒体——基于地理位置的社交网络(Location Based Social Network, LBSN)。 LBSN是位置与社交的结合,支持用户随时随地分享自己的位置信息。在LBSN中,最重要的单位是用户和位置,用户与位置关联产生签到数据。个人的签到数据可以表示个人的历史移动轨迹,大量用户的签到数据可以揭示人类的移动模式和生活规律。签到数据是带有地理信息的社交网络数据,它既可以反映用户的社交网络行为,又可以反映用户的移动行为。同时由于其获取方式简单、成本低,近年来越来越多的学者采用签到数据进行人类移动行为的研究。 本文以LBSN中的用户签到数据为研究对象,分别从空间、时间和社交三个方面对用户进行行为分析及预测研究。通过一系列的数据预处理和统计方法,得到了影响用户移动行为的主要因素,并利用这些因素建立了一个位置预测模型。实验结果表明,本文提出的预测模型有效地模拟了用户的移动行为,可以比较准确地预测用户的下一个位置。在此基础上,本文还提出了位置预测系统的设计框架。 本文还对LBSN上的群推荐应用进行设计,即通过位置预测确定某一个地理位置范围内的用户群,然后再对该用户群做兴趣聚类及内容推荐,从而实现有效减小网络承载负担和开销的目的。在此框架下,本文提出了一种组合结果的群推荐算法,并结合LBSN数据和MovieLens数据实现了群推荐场景模拟和性能仿真评估,展现了该应用研究的可行性和有效性。 最后,在综合理论分析和实验验证的基础上,本文提出了后续改进方向。
【关键词】：基于地理位置的社交网络 移动性 位置预测 群推荐
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.1.1 社交网络的发展10
• 1.1.2 位置服务的兴起及与社交网络的融合10-11
• 1.2 研究内容11-13
• 1.2.1 用户签到行为特征分析11-12
• 1.2.2 模式分析预测研究12-13
• 1.2.3 应用研究13
• 1.3 研究成果及意义13-14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 基于地理位置的社交网络及其相关技术16-24
• 2.1 基于地理位置的社交网络概述16
• 2.2 位置社交网络的研究现状16-23
• 2.2.1 LBSN中的网络特征分析和预测研究17-19
• 2.2.2 LBSN中的应用研究19-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 基于用户签到数据的行为分析24-40
• 3.1 签到数据的特征24-30
• 3.1.1 签到数据信息25
• 3.1.2 签到数据的空间分布25-27
• 3.1.3 签到数据的时间分布27-29
• 3.1.4 签到数据的社交关系分布29-30
• 3.2 基于签到数据的用户行为分析30-39
• 3.2.1 空间分布特征30-31
• 3.2.2 时间分布特征31-33
• 3.2.3 社交分布特征33-34
• 3.2.4 空间与时间组合分布特征34-36
• 3.2.5 空间与社交组合分布特征36-38
• 3.2.6 时间与社交组合分布特征38-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 用户移动性预测模型及关键技术研究40-50
• 4.1 位置预测模型概述40-41
• 4.2 基于用户移动模式的位置预测模型41-47
• 4.2.1 位置预测模型41-44
• 4.2.2 社交影响因子建模44-46
• 4.2.3 实验与结果分析46-47
• 4.3 位置预测系统设计47-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 应用：群推荐策略的研究50-60
• 5.1 LBSN中群推荐应用系统设计50-52
• 5.2 群推荐策略的研究52-58
• 5.2.1 群推荐算法52-54
• 5.2.2 仿真场景设计54-56
• 5.2.3 实验结果分析56-58
• 5.3 本章小结58-60
• 第六章 总结与展望60-62
• 参考文献62-68
• 致谢68-70
• 攻读学位期间发表的学术论文目录70

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵月;杜文;陈爽;;复杂网络理论在城市交通网络分析中的应用[J];城市交通;2009年01期

2 王肇钧;程淑佳;于国政;;基于复杂网络理论的中美原油进口空间格局演进比较[J];地理科学;2010年05期

3 刘承良;余瑞林;曾菊新;王家琦;;武汉城市圈城乡道路网的空间结构复杂性[J];地理科学;2012年04期

4 冷炳荣;杨永春;李英杰;赵四东;;中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析[J];地理学报;2011年02期

5 俞桂杰;彭语冰;褚衍昌;;复杂网络理论及其在航空网络中的应用[J];复杂系统与复杂性科学;2006年01期

6 叶倩;吴殿廷;戴特奇;郭谦;鲍捷;;中美航空客运网络层次结构和地域系统对比分析[J];地理研究;2013年06期

7 郭鸿雁;;基于资源位的航空网络连通性研究[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2013年05期

8 赵渺希;魏冀明;吴康;;京津冀城市群的功能联系及其复杂网络演化[J];城市规划学刊;2014年01期

9 向隆刚;吴涛;龚健雅;;面向地理空间信息的轨迹模型及时空模式查询[J];测绘学报;2014年09期

10 顾高翔;王铮;;技术扩散和资本流动作用下中国区域空间结构演化——基于Agent的模拟[J];地理学报;2014年06期

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1 王柱;周兴社;王海鹏;倪红波;武瑞娟;;一种普适环境下群体用户体验的定量评价模型[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年

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1 冷炳荣;从网络研究到城市网络[D];兰州大学;2011年

2 许明峰;基于排列融合的组推荐系统研究与应用[D];中山大学;2011年

3 沈尧;基于空间组构的历史街区保护与更新影响因子与平衡关系研究[D];天津大学;2012年

4 史明江;复杂网络中的病毒传播研究[D];上海交通大学;2007年

5 张雯雯;复杂网络理论在航空网络中的应用研究[D];中国民航大学;2009年

6 钱江海;空间加权网络模型及权度相关性研究[D];华东师范大学;2009年

7 彭昱静;复杂系统需求获取形式化的研究[D];扬州大学;2009年

8 马景富;复杂网络理论在贵阳公共交通网络中的应用基础研究[D];贵州大学;2009年

9 熊静;基于复杂网络理论的交通网络可生存性分析[D];华中科技大学;2009年

10 吴如松;城市老年人互动电视交互界面设计[D];江南大学;2012年

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本文编号：998975