基于位置的社交网络用户签到及相关行为研究

Web2.0时代,空间定位技术不断成熟,使得基于位置的社交网络(LBSN)快速发展.LBSN用户的典型行为是签到以及针对签到地进行评论等.探索用户签到及相关行为的规律及背后动机,可以更好地了解用户的需求,发现系统设计与用户需求的不匹配之处,这对LBSN类应用的设计和开发具有一定的指导意义.利用在线数据抓取工具GooSeeker抽样国内典型的LBSN嘀咕网的用户数据.通过对获取的数据进行处理、分析,获知用户签到行为特点.同时关注用户发布的签到地评论的内容,并且使用分类工具SVMCLS将用户对麦当劳的评论划分为不同的倾向级别,从而得到用户对麦当劳的主观情感倾向性.结果发现嘀咕网用户签到的时间和地点存在规律性特征.用户趋向于在签到地做出正面的评论,并且评论的内容比较简短.这些发现有助于LBSN类系统设计和开发人员更好地了解用户,获知用户的需求,最终完善自己的设计,为用户提供更好的应用服务.     

位置社交网络中基于评论文本的兴趣点推荐

随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户的历史签到数据和社交网络数据来提升推荐质量,但忽略了利用兴趣点的评论文本数据;并且LBSN中的数据经常会存在部分信息缺失的情况, 对兴趣点推荐算法而言如何保证鲁棒性是一个巨大的挑战。为此,提出了一种新的用户兴趣点推荐模型,称其为SoGeoCom模型。该模型融合了用户社交网络数据、地理位置数据以及兴趣点的评论文本数据这3个因素来进行兴趣点推荐。基于来自Yelp的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐算法相比,SoGeoCom模型能够提高准确率和召回率,并且具有良好的鲁棒性,获得了更好的推荐效果。     

LBSN中基于活动区域划分的元路径兴趣点推荐

基于位置的社交网络(Location Based Social Networks,LBSN)的相关服务推荐越来越多,而兴趣点(Point Of Interest,POI)推荐作为LBSN相关服务中的一项个性化推荐也备受关注,越来越多的学者投入研究。目前,各种基于位置的推荐算法层出不穷,但由于LBSN中的数据极度稀疏的原因,导致许多算法推荐精度不高,本文提出了一种基于用户活动区域划分的元路径推荐算法。首先,根据用户签到以及点评的地点呈现区域性,将用户活动区域分为频繁活动区域和不经常活动区域,根据LBSN结构特征构建用户-活动区域和活动区域-兴趣点之间的二分图模型,其次引入元路径,计算从用户到兴趣点的实例路径的关联度,最后根据关联度大小生成推荐列表。结果表明,该算法较传统的LBSN推荐算法有更好的推荐效果。     

位置社交网络上的图表示学习

随着在线社交网络的普及,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)积累了海量数据,且因其包含丰富的时空、语义信息已被广泛应用在挖掘用户行为偏好的研究上,但传统的手工提取LBSN特征的方法有很大局限性且耗时耗力.近几年来,图表示学习在推荐系统、知识图谱等领域成功应用,彰显...     

LBSN中融合多维关系的社区发现方法

如何发现高质量的社区结构对于深刻研究和分析基于位置的社交网络（LBSN）这种新型复杂网络具有重要意义,然而,现有面向社交网络的社区发现方法都无法适用于具有多维异构关系的LBSN.为此,提出了一种基于联合聚类的用户社区发现方法Multi-BVD,该方法先给出了融合用户社交网络与地理位置标签网络中多模实体及其异构关系的社区划分目标函数,然后使用拉格朗日乘子法得到目标函数极小值的迭代更新规则,并运用块值矩阵分解技术来确定最优的社区划分结果.仿真实验结果表明,Multi-BVD方法能有效地发现LBSN中具有地理特征的用户社区结构,该社区结构在社交关系和地理兴趣标签上都有更优的内聚性,并能更紧密地体现用户社区与地理标签簇间的兴趣关联性.     

基于位置的社交网络链接预测特征研究

基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)提供了用户在线网络关系和签到行为双重信息,连接了虚拟网络和现实生活.本文结合传统的基于网络结构和空间位置相似性的LBSN链接预测方法,从签到时间和频率2方面提出新的链接预测特征,通过Brightkite网络数据统计分析证明其预测有效性.综合多种指标建立LBSN链接预测框架,实验结果表明加入这2类指标后预测准确率有明显提高.     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

基于位置的社交网络研究综述

当今,对线上社交网络的研究和线下人们在物理世界中活动的研究都已经很成熟,将线上社交网络和线下物理世界结合起来的异构网络成为研究热点,基于位置的社交网络是通过位置信息理解用户行为和偏好的新型异构网络。本文从服务和应用的角度对基于位置的社交网络的研究情况进行分析总结,为未来对异构网络进行深入研究以及在基于位置的社交网络中提出新的应用奠定基础。最后,本文对基于位置的社交网络的研究情况进行总结与展望。     

基于位置的社交网络中基于时空关系的超网络链接预测方法

针对基于位置的社交网络（LBSN）中因现有方法未能有效融合社会因素、位置因素以及时间因素的综合影响而导致链接预测准确度低的问题,提出了一种LBSN中基于时空关系的超网络链接预测方法。首先,针对LBSN中网络的异构性以及用户间的时空关系特性,将网络划分成"时空-用户-位置-类别"四层超网络,降低影响因素间的耦合性;其次,考虑到边权值对网络的影响,通过挖掘用户影响力、隐关联关系、用户偏好以及节点度信息,对子网的边权值进行定义和量化,构建四层加权超网络模型;最后,在加权超网络模型的基础上,定义超边及加权超边结构,挖掘用户之间的多元关联关系进行预测。实验结果表明,所提方法较基于同构和异构的链接预测方法在准确率、召回率、F1值以及AUC上具有一定的提升,其中AUC指标较基于异构的链接预测方法提升了4.69%。     

基于LBSN的个性化旅游包推荐系统

旅游是人们生活中的重要部分,但是制定旅游计划是一件繁杂的工作。基于位置的社交网络(LBSN)的发展,提供了大量关于位置和活动的信息。为辅助用户制订旅游计划,本文提出一个基于LBSN的个性化旅游包推荐系统。该系统利用采集自LBSN的数据,建立地点和用户偏好模型,根据用户需求,在时空约束下生成旅游路线,形成旅游包推荐给用户。本文实现的原型系统能交互地获取用户旅游意向,实时生成多个旅游包供用户选择,对游客制订旅游计划具有一定的参考价值。