基于路网的LBSN用户移动轨迹聚类挖掘方法

基于LBSN（基于位置的社交网络）中数据的地理和社交属性, 结合用户轨迹和好友关系, 有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征, 引入评分函数, 对用户影响力进行排序, 找出其中的活跃用户; 在传统路网子轨迹匹配和对签到数据清理的基础上, 加入子轨迹匹配准确性监测, 并存储活跃用户匹配成功的路段, 进而减少路网匹配时间。最后综合R*树的空间索引机制和DBSCAN聚类算法对城市内的热点路径进行挖掘。理论分析和实验表明, 相比于已有方法, 改进的的聚类挖掘方法在LBSN环境中的时间效率和准确性都有较大的提高, 且有较好的可伸缩性。