社交网络中基于位置信息的好友预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 社交网络的发展 | 第12-13页 |
| 1.1.2 基于位置的服务的兴起 | 第13-14页 |
| 1.2 课题提出 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第18-32页 |
| 2.1 社交网络的相关理论 | 第18-23页 |
| 2.1.1 幂律分布与无标度网络 | 第19-20页 |
| 2.1.2 六度分隔理论 | 第20-21页 |
| 2.1.3 社区结构 | 第21-22页 |
| 2.1.4 弱联系 | 第22-23页 |
| 2.2 人的移动性研究 | 第23-28页 |
| 2.2.1 Levy Flight模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 人的移动模式挖掘 | 第24-26页 |
| 2.2.3 人的移动轨迹预测 | 第26-28页 |
| 2.3 人的移动行为与好友关系研究 | 第28-31页 |
| 2.3.1 社交网络位置服务的发展 | 第28-29页 |
| 2.3.2 通过移动行为预测好友关系 | 第29-30页 |
| 2.3.3 通过好友关系分析移动行为 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 用户签到行为分析 | 第32-42页 |
| 3.1 数据集说明 | 第32-34页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第32页 |
| 3.1.2 数据文件说明 | 第32-33页 |
| 3.1.3 数据集详细描述 | 第33-34页 |
| 3.2 用户签到规律分析 | 第34-41页 |
| 3.2.1 用户签到次数分析 | 第34-36页 |
| 3.2.2 用户签到地点分析 | 第36-37页 |
| 3.2.3 用户签到时间分析 | 第37-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 用户移动轨迹分析 | 第42-49页 |
| 4.1 经纬度差转化为距离差 | 第42页 |
| 4.2 用户移动距离分析 | 第42-44页 |
| 4.3 用户活动区域半径分析 | 第44-46页 |
| 4.4 用户移动周期分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 好友关系预测 | 第49-65页 |
| 5.1 好友网络分析 | 第49-51页 |
| 5.2 好友关系与地理位置的联系 | 第51-60页 |
| 5.2.1 用户共同签到 | 第51页 |
| 5.2.2 变尺度地域网格划分 | 第51-54页 |
| 5.2.3 基于共同签到区域数预测好友关系 | 第54-56页 |
| 5.2.4 基于共同签到次数预测好友关系 | 第56-60页 |
| 5.3 实验分析 | 第60-64页 |
| 5.3.1 数据集构造 | 第60-61页 |
| 5.3.2 评估指标 | 第61-62页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结与主要贡献 | 第65-66页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
