计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (02): 322-325.

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位置服务社交网络用户行为相似性分析

袁书寒,陈维斌,傅顺开   

  1. 华侨大学 计算机科学与技术学院,福建 厦门 361000
  • 收稿日期:2011-07-14 修回日期:2011-09-15 发布日期:2012-02-23 出版日期:2012-02-01
  • 通讯作者: 袁书寒
  • 作者简介:袁书寒(1987-),男,湖南常宁人,硕士研究生,主要研究方向:数据仓库、数据挖掘;
    陈维斌(1954-),男,福建泉州人,教授,主要研究方向:数据库、数据仓库、决策支持;
    傅顺开(1978-),男,福建仙游人,讲师,博士,主要研究方向:数据挖掘、信息检索、基于位置的应用。
  • 基金资助:
    福建省重大产学研项目(2010N5008);泉州市科技计划项目(2009G5)

User behavior similarity analysis of location based social network

YUAN Shu-han,CHEN Wei-bin,FU Shun-kai   

  1. College of Computer Science and Technology, Huaqiao University, Xiamen Fujian 361000, China
  • Received:2011-07-14 Revised:2011-09-15 Online:2012-02-23 Published:2012-02-01
  • Contact: YUAN Shu-han

摘要: 基于位置的社交网络(LBSN)能够支持用户分享地理位置信息,网站中保存用户访问真实世界地理位置的记录构成用户的行为轨迹,但LBSN用户相似性的分析并没有从用户的地理位置轨迹上加以考虑。为此,提出基于划分层次,在不同的邻域半径下密度聚类的方法,探索基于位置的服务(LBS)平台上用户地理位置上相似性的度量。该方法在不同空间位置比例尺下观察用户访问各个聚类区域的次数,进而利用向量空间模型(VSM)计算用户在各个层级的相似性,最终以不同权重叠加各层级的用户相似性值,得出用户在地理空间行为上的相似性。基于国内某大型位置社交网站真实用户数据的实验结果表明,该方法能有效识别出访问地理位置相似的用户。

关键词: 用户相似性, 轨迹相似性, 基于位置的服务, 空间数据挖掘, 聚类

Abstract: Location-based social network allows users to share location information. The complete geographical record about users kept by social network plays as the basis for analyzing the behaviors of the users in geographical track. For Location-Based Service (LBS) platform did not take the users' geographical location on the track into consideration, this paper proposed a new hierarchical density based clustering approach. It determined the similarity among users in different scales by classical Vector Space Model (VSM), with vectors composed of users' visiting frequencies about different cluster area. Overlapping the different scale user similarity value with different weighted obtained the geospatial similarity of the user behaviors. The experiments based on user data from a large LBS social network site demonstrate that the proposed approach can effectively identify similar users.

Key words: user similarity, trajectory similarity, Location-Based Service (LBS), spatial data mining, clustering

中图分类号: