基于地理位置的社交網(wǎng)絡用戶行為研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡與智能終端設備的廣泛運用，社交網(wǎng)站越來越受到人們的青睞，智能手機中的GPS定位功能，也促使了基于地理位置的社交網(wǎng)絡這一新型領域的產(chǎn)生，了解用戶之間的相互關聯(lián)以及用戶的簽到信息，收集到這些數(shù)據(jù)信息，就可以充分地研究基于地理位置的社交網(wǎng)絡和用戶行為，這是極其有價值意義的。從這些數(shù)據(jù)信息中，通過一些機器學習中的算法，可以分析出用戶的運動情況，對于特定事件的發(fā)生具有一定的意義，經(jīng)過這些研究與調(diào)查，就可以采取相關手段對特定事情的發(fā)生進行預

2、防。
　　首先本文對以往的社交網(wǎng)絡以及用戶行為的研究情況進行總結(jié)與歸納，在梳理了以往的研究方式之后，根據(jù)現(xiàn)有的實驗數(shù)據(jù)，對目前所研究的社交網(wǎng)絡進行分析，總結(jié)其規(guī)律與數(shù)據(jù)特征，對基本的社交網(wǎng)絡進行社團劃分，社團劃分則采用聚類算法，再將譜聚類算法和基于潛在社會維度的關系學習算法進行比較，分析其性能和差異。
　　然后研究基于地理位置的社交網(wǎng)絡，計算用戶的相似度，從單個點的相似度和軌跡的相似度兩個方面來展開研究，通過用戶的簽到信息，