lbsn中基于行為分析的用戶位置預(yù)測

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1、。LocationPredictionbasedonUserBehaViorAnalysisinLBSNAThesisSubmittedtoSoumeastUniVers毋FortheAcademicDegreeofMasterofSoRwareEngineeringBYLVRenjunSupervisedbyProfessorCaoJiuxinSeniorEngineerWangQinCollegeofSofhareEngineeringSoutheastUniVers毋June2015東南大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲嬲煳本人

2、聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：乓壤日期：三趔一東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明東南大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的

3、內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布(包括以電子信息形式刊登)論文的全部內(nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容。論文的公布(包括以電子信息形式刊登)授權(quán)東南大學(xué)研究生院辦理。研究生簽名：j羔魚盤導(dǎo)師簽名：研究生簽名：堅竺l魚導(dǎo)師簽名：日期：滬止。石，P摘要近年來，隨著移動終端定位技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)fLBSN，Location．BaSedSocialNe鉚orks)平臺取得了巨大的成功。LBSN通過位置特征將虛擬社交空間和現(xiàn)實行為空間連接起來，融合了線上關(guān)系與線下行為，

4、使得從各種交互關(guān)系和行為軌跡中探知到更本質(zhì)的群體和個體行為規(guī)律成為可能。LBSN中海量的用戶簽到數(shù)據(jù)為研究研究位置預(yù)測問題提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時，良好的位置預(yù)測算法也為平臺帶來良好的用戶體驗，并能夠產(chǎn)生巨大的社會和經(jīng)濟效益。當前LBSN對用戶將來簽到位置的預(yù)測的研究主要集中于對用戶即將簽到的位置預(yù)測，這種預(yù)測算法只能預(yù)測當前訪問位置的下一個位置，實際上是一種實時位置預(yù)測，這使得這種位置預(yù)測算法的應(yīng)用場景受到限制，對于用戶在較遠將來的簽到位置預(yù)測成為位置預(yù)測領(lǐng)域亟待解決的問題?；诖耍疚奶岢隽私o定將來時間的用戶簽到位置預(yù)測

5、問題。針對這個問題，本文首先從時間周期性、簽到位置的空問分布、用戶的社交關(guān)系三個方面入手，在位置點和位置類別兩個層面上對可能影響用戶在給定將來時間的簽到因素進行分析與挖掘，基于此，進行了影響用戶簽到行為的多維混合特征建模和特征量化，最后提出了基于多維混合特征的位置預(yù)測算法(LPMMF)。基于以上算法的研究成果，本文設(shè)計并實現(xiàn)了LBSN中基于行為分析的用戶位置預(yù)測系統(tǒng)。為了驗證本文提出算法的性能，并分析本文算法的各個特征的有效性，本文在Foursquare紐約用戶簽到數(shù)據(jù)集中對本文的算法進行了實驗驗證。實驗數(shù)據(jù)表明本文引入

6、的特征都是有效的，其中用戶對于位置點的簽到時間周期和用戶對位置點的簽到偏好有較強的作用。對比實驗顯示了算法的預(yù)測效果，證明了本文提出的位置預(yù)測算法相對于相關(guān)算法有更加良好的效果。關(guān)鍵詞：基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)：LBSN；用戶行為分析；簽到行為預(yù)測Abn怕ctABSTRACTInrecentyears，、忻mtllerapiddeVelopmentofmobileternlinallocatingtecllllologyandmobileIntemettechn0109y，location-bausedsocialnetwor

7、k(LBSN)platfo姍hasachieVedgreatsuccess．LocationfbacureinLBSNhaSbuiltbridgesbetween血eVirtIlalsocialspaceandtIlerealbeha們orspaCe．Itcould觚etlleonlinerelationsllip淅t11tlleomineb曲laVior．Ito丘．ersnewoppomlIlit)，totrackmoremnd鋤e刪lawbeIlindbehaviorofgr01叩sandindiViduals讓啪u

8、曲interactiVerelation蜘psaIld喇ectories．LBsNplatfomproVidea1arge舢nberofdataformestlldyof10cationprediction，atthesametime，goodlocationpredictionalgorithma1Soprovid