基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中的POI推薦問(wèn)題的研究.pdf

1、隨著社交網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用，人們每天在社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布信息和交友。社交網(wǎng)絡(luò)上的用戶(hù)信息包括個(gè)人隱私類(lèi)信息（護(hù)照號(hào)碼和銀行賬號(hào)等）和非隱私類(lèi)信息（購(gòu)買(mǎi)記錄，網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄等）。用戶(hù)在社交網(wǎng)絡(luò)上的行為可以體現(xiàn)其性格、偏好等特征，因此大部分的社交網(wǎng)站都是基于用戶(hù)的上網(wǎng)信息來(lái)挖掘用戶(hù)的偏好，基于這些偏好為用戶(hù)推薦商品或者好友。隨著移動(dòng)設(shè)備的廣泛應(yīng)用，基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)（Location-based Social Network, LBSN）成為新型的社交

2、網(wǎng)絡(luò)，人們關(guān)于位置的服務(wù)需求也越來(lái)越多。LBSN記錄了人們?cè)谖锢硎澜绾吞摂M網(wǎng)絡(luò)中的行為，可以更加真實(shí)的挖掘出用戶(hù)的性格和偏好特征。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)中的推薦問(wèn)題也成為L(zhǎng)BSN上的熱點(diǎn)問(wèn)題，關(guān)于POI（Point of Interest,POI）的推薦成為L(zhǎng)BSN上位置服務(wù)的典型問(wèn)題。本文主要針對(duì)LBSN上的POI推薦問(wèn)題進(jìn)行研究，通過(guò)由POI構(gòu)成的生活習(xí)慣圖定義用戶(hù)的生活規(guī)律。目的是為人們?cè)谛碌某鞘猩罨蛘呗糜螘r(shí)，推薦符合用戶(hù)性格

3、偏好和生活習(xí)慣特征的POI序列，可以使用戶(hù)能夠更加適應(yīng)新城市的生活。通過(guò)真實(shí)的LBSN的簽到數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文提出的推薦算法的有效性，同時(shí)與目前已有的推薦算法相比，本文的算法可以更加真實(shí)、有效地幫助用戶(hù)適應(yīng)在新城市的生活。所以論文的主要工作和貢獻(xiàn)表現(xiàn)在：
　　首先對(duì)LBSN上的簽到數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，挖掘用戶(hù)的簽到行為規(guī)律，通過(guò)POI序列來(lái)描述用戶(hù)的生活規(guī)律；
　　通過(guò)對(duì)用戶(hù)在居住的城市中的簽到行為挖掘用戶(hù)的POI偏好，并且建立

4、居住城市中的由POI組成的生活規(guī)律圖，節(jié)點(diǎn)是POI，邊是用戶(hù)移動(dòng)的概率；
　　基于生活規(guī)律圖及新城市中的POI特征，建立符合用戶(hù)偏好和行為習(xí)慣的新的生活規(guī)律圖，將這個(gè)新的生活規(guī)律圖推薦給用戶(hù)，以幫助用戶(hù)可以更加適應(yīng)新城市的生活。通過(guò)真實(shí)的簽到數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文提出算法的有效性和可行性；
　　基于圖論相關(guān)的數(shù)學(xué)方式定義用戶(hù)生活模型，建立用戶(hù)生活行為圖模型并且分析獲得其統(tǒng)計(jì)結(jié)果。用戶(hù)生活行為模式推薦，包括使用聚類(lèi)算法和以協(xié)同過(guò)濾算法