基于社交環(huán)境和時(shí)空數(shù)據(jù)的個(gè)性化位置推薦研究.pdf

1、移動(dòng)智能設(shè)備的廣泛普及促使社交服務(wù)快速向移動(dòng)終端發(fā)展，基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)（Location-basedSocialNetwork,簡(jiǎn)稱(chēng)LBSN）便應(yīng)運(yùn)而生。該類(lèi)社交網(wǎng)絡(luò)憑借位置服務(wù)特性成功吸引了大量用戶(hù)注冊(cè)使用，海量社交和位置信息為發(fā)掘用戶(hù)行為模式提供了數(shù)據(jù)支撐。為了完善位置服務(wù)，研究用戶(hù)移動(dòng)行為并提供個(gè)性化位置推薦具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)包含豐富的社交和簽到數(shù)據(jù)，社交數(shù)據(jù)揭示了用戶(hù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，具有時(shí)空特性

2、的簽到數(shù)據(jù)反映了用戶(hù)真實(shí)的線下活動(dòng)軌跡。因此，挖掘社交和簽到數(shù)據(jù)有助于理解用戶(hù)的移動(dòng)行為，進(jìn)而提高個(gè)性化位置推薦的準(zhǔn)確性。本文從上述兩方面信息入手，以提高推薦準(zhǔn)確性為目標(biāo)對(duì)社交環(huán)境中個(gè)性化位置推薦進(jìn)行深入研究，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)及研究成果如下：
　?、貺BSN用戶(hù)在進(jìn)行社會(huì)活動(dòng)時(shí)展現(xiàn)出了強(qiáng)烈的時(shí)間周期性，簽到行為和社交影響與用戶(hù)當(dāng)前所處的時(shí)間狀態(tài)密切相關(guān)。為了在推薦模型中引入時(shí)間周期特性，本文提出了基于時(shí)間狀態(tài)的社交圈概念，將社交好友按時(shí)

3、間狀態(tài)重新劃分，更細(xì)粒度的確定社交影響的范圍；
　　②本文以社交圈為基礎(chǔ)對(duì)社交環(huán)境中存在的多種社交因素進(jìn)行研究，包括：個(gè)人偏好、偏好相似度、社交信任以及親近度。同時(shí)，結(jié)合簽到數(shù)據(jù)中包含的時(shí)間和地理空間信息提出了合理的計(jì)算方法對(duì)社交因素進(jìn)行量化，最終將它們注入到推薦模型中以體現(xiàn)社交因素對(duì)用戶(hù)決策過(guò)程的影響；
　?、郾疚尼槍?duì)LBSN提出了全新的個(gè)性化位置推薦模型STS（Social,Temporal,Spatial），該模型融入