| 基于位置的社交网络用户轨迹相似性算法研究 |
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| 引用本文： | 张莹,李智,张省.基于位置的社交网络用户轨迹相似性算法研究[J].四川大学学报(工程科学版),2013,45(Z2):140-144. |
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| 作者姓名： | 张莹 李智 张省 |
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| 作者单位： | 四川大学电子信息学院,四川大学电子信息学院,西南民族大学计算机科学与技术学院 |
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| 摘 要： | 针对位置社交网络的用户轨迹相似性分析，先对签到点分层聚类，然后计算各分层的用户轨迹相似性，加权得到用户总体相似性，提出了一种基于自适应密度聚类的用户轨迹相似性双重加权模型。首先根据签到点的分布，提出基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法，对签到点进行聚类，得到符合一定区域半径的自适应分层聚类区域。然后针对用户相似性的计算，提出用户轨迹相似性双重加权模型：基于不同层次上权重不同及同一层次上不同签到区域权重不同两个原则。基于分层聚类区域，计算用户访问各分层的轨迹相似性；由于不同签到区域对相似度的表征能力不同，通过不同权重来计算具体层次上的相似性。进而进行层次上的加权，获得用户总体的相似性。通过仿真，该方法能有效的分析出用户轨迹相似性，具备较高的准确性。
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| 关 键 词： | 位置服务 社交网络 签到数据 自适应密度聚类算法 轨迹相似性 |
| 收稿时间： | 2012/12/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 3/3/2013 12:00:00 AM |
Users Trajectory Similarity Algorithmic Research on Location-based Social Network |
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| Zhang Ying,Li Zhi and Zhang Sheng.Users Trajectory Similarity Algorithmic Research on Location-based Social Network[J].Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition),2013,45(Z2):140-144. |
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| Authors: | Zhang Ying Li Zhi and Zhang Sheng |
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| Affiliation: | School of Electronics and Info. Eng.,Sichuan Univ., |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LOCATION BASED SERVICES SOCIAL NETWORKING check-in data adaptive density clustering algorithm trajectory similarity |
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