基于社交網(wǎng)絡(luò)和地理位置信息的好友推薦方法研究.pdf

1、時(shí)至今日，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入Web2.0時(shí)代，各種各樣的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用也隨之發(fā)展起來，如博客、RSS等，而在線社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)展最快也最受歡迎的應(yīng)用。同時(shí)隨著定位技術(shù)的發(fā)展和普及，基于位置的服務(wù)也逐漸普及起來，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)于基于位置服務(wù)相融合是現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的趨勢(shì)之一，而如何在這種情況下更好地進(jìn)行好友推薦變成了一個(gè)重要的問題。
　　 本文通過研究，在傳統(tǒng)基于社交網(wǎng)絡(luò)的好友推薦算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶的歷史GPS地理簽到信息，

2、提出了用戶社交位置距離(Social Location distance)的概念。在地理信息相似性計(jì)算的方面，不僅僅局限于簽到點(diǎn)的相同，提出了相遇模式，相同地點(diǎn)模式，相同區(qū)域模式來通過頻繁模式的挖掘來查找相應(yīng)的模式對(duì)。并通過模式對(duì)在不同層級(jí)的地理區(qū)域的簽到信息，通過加權(quán)的方式在公共地理編碼樹中計(jì)算出彼此的相似度。最后根據(jù)用戶的社交距離和地理位置的相似性信息，通過Top-k查詢得到用戶的潛在好友推薦列表進(jìn)行好友推薦。
　　 通過實(shí)