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《基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)興趣點推薦算法研究碩士學(xué)位論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號TP391密級公開重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目LBSN中的興趣點推薦算法研究Top-k查詢方法研究英文題目ResearchonPOIRecommendationAlgorithminLocation-BasedSocialNetwork碩士研究生蔣艷麗指導(dǎo)教師袁正午教授學(xué)科專業(yè)計算機技術(shù)論文提交日期2014年4月論文答辯日期2014年5月25日論文評閱人匿名匿名答辯委員會主席劉光遠教授2014年5月25日獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其它人
2、已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得重慶郵電大學(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謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解重慶郵電大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)重慶郵電大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：導(dǎo)師簽名：簽
3、字日期：年月日簽字日期：年月日重慶郵電大學(xué)碩士論文摘要摘要隨著移動終端的普及和位置服務(wù)(Location-BasedServices，LBS)的快速發(fā)展，以移動終端為應(yīng)用載體的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(SocialNetworkingServices，SNS)和位置服務(wù)相結(jié)合形成了在線社交媒介的新概念即基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Location-BasedSocialNetworkingServices，LBSNS)，又稱移動定位社交服務(wù)。在定位技術(shù)不斷成熟和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速進步下，提供此類服務(wù)的網(wǎng)站也越來越多如Foursquare，Gowalla，F(xiàn)acebookPl
4、aces。LBSN網(wǎng)站在真實世界和虛擬世界之間架起了一座橋梁，它允許用戶在真實世界中進行簽到，并通過社交網(wǎng)站對位置進行評價和分享等。創(chuàng)新的服務(wù)和友好的用戶體驗使得LBSN網(wǎng)站的用戶數(shù)量快速增長，用戶對其中的基礎(chǔ)服務(wù)——興趣點推薦有更高的智能化和個性化的要求。然而，廣泛應(yīng)用的傳統(tǒng)的推薦方法在處理LBSN中帶有地理位置標(biāo)記和社交關(guān)系的數(shù)據(jù)時有一定的難度，現(xiàn)有的興趣點推薦方法也不完善，還存在很多的不足。本文綜合考慮LBSN中帶有空間和時間屬性的簽到數(shù)據(jù)以及用戶之間的好友關(guān)系對現(xiàn)有興趣點推薦算法推薦質(zhì)量不高的問題進行了一定的改進。首先，本文利用DBSCAN算法的思想并
5、在其基礎(chǔ)上增加了對時間維度的支持，使其能夠?qū)τ脩艉灥綌?shù)據(jù)支持時間和空間維度的聚類。其次，針對現(xiàn)有的興趣點推薦算法無法充分利用簽到數(shù)據(jù)特性的問題，本文綜合考慮了簽到數(shù)據(jù)在時間和空間上，以及用戶之間的好友關(guān)系的特性對相似性度量方法進行改進。該方法不僅考慮了用戶之間在時間和空間維度上的訪問行為相似度，還增加了好友相似度的度量，改進了相似度對推薦質(zhì)量的影響。最后，本文借鑒了檢索系統(tǒng)中TF-IDF方法的思想，采用FIFC方法對簽到數(shù)據(jù)統(tǒng)計和處理，綜合了用戶之間的相似度對興趣度評分函數(shù)進行了改進，提高了對潛在興趣點的預(yù)測興趣度的準確性，從而有效的提高了推薦質(zhì)量。為了驗證算
6、法的有效性，本文對改進的LBSN中的興趣點推薦方法進行了實驗對比分析，證明了本文的方法在推薦質(zhì)量上有所提高。關(guān)鍵詞：LBSN，興趣點推薦，協(xié)同過濾，聚類分析I重慶郵電大學(xué)碩士論文AbstractAbstractWiththepopularizationofmobileterminalandtherapiddevelopmentoflocation-basedservices(LBS),usingthemobileterminalascarrier,socialnetworkservices(SNS)andlocation-basedservicesarecom
7、binedtoformanewconceptofonlinesocialmediaaslocation-basedsocialnetworkingservices(LBSNS),whichalsocalledmobilelocationbasedsocialnetworkingservices.Inthecaseoflocationtechnologycontinuestomatureandmobileinternettechnologyadvances,theseservicesareprovidedbymoreandmorewebsitessuchasFo
8、ursquare,Gowalla,Fa
