基于自我中心網(wǎng)絡(luò)和GPS軌跡信息的好友推薦算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著Internet技術(shù)的發(fā)展，特別是Web2.0時(shí)代的到來(lái)，數(shù)以萬(wàn)計(jì)的用戶已經(jīng)在各種社交網(wǎng)站注冊(cè)，通過(guò)社交網(wǎng)站平臺(tái)在線交友和交流，并且發(fā)布、分享、傳播信息，這些信息為基于社交網(wǎng)絡(luò)的各種推薦服務(wù)提供了更加豐富的資源。此外，隨著移動(dòng)設(shè)備的廣泛應(yīng)用，用戶的位置、軌跡信息成為一種新的信息資源，應(yīng)用這些信息將更有助于推薦服務(wù)。本文基于當(dāng)前流行的社交網(wǎng)站——微博，研究用戶的自我中心網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及基于該網(wǎng)絡(luò)的好友推薦方法，并在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和推薦中進(jìn)一步引入

2、用戶軌跡信息，研究基于自我中心網(wǎng)絡(luò)和GPS軌跡信息的好友推薦算法。
　　首先，基于“一個(gè)用戶與其所在社交圈子里的用戶比其他社區(qū)的用戶更有可能建立好友關(guān)系”的直覺，為加速好友推薦過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了一種基于標(biāo)簽傳播的社區(qū)劃分算法;
　　其次，在一個(gè)社區(qū)中，針對(duì)“一個(gè)用戶與其網(wǎng)路距離較近的用戶比與較遠(yuǎn)的用戶更有可能建立好友關(guān)系”這一現(xiàn)象，提出了在一個(gè)特定用戶所在的子社區(qū)中以該用戶為中心節(jié)點(diǎn)構(gòu)建K級(jí)自我中心網(wǎng)絡(luò)的算法，為進(jìn)一步的好友推薦奠

3、定基礎(chǔ);
　　第三，在一特定用戶的K級(jí)自我中心網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)雙向鏈接關(guān)系，構(gòu)建了基于SimRank算法的潛在好友推薦模型;針對(duì)單向鏈接關(guān)系，構(gòu)建了基于UnidirectionalSimPropagation算法的潛在好友推薦模型;分別基于這兩種模型設(shè)計(jì)了好友推薦算法;
　　第四，近年來(lái)支持定位的移動(dòng)設(shè)備廣泛使用，因而能夠獲取用戶位置信息。基于此，通過(guò)引入GPS信息層，將原來(lái)僅包含用戶層的單層社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴(kuò)展為包括用戶層和地理信