| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及相关工作 | 第11-16页 |
| 1.1.1 基于地理位置的社交网络LBSN | 第11-12页 |
| 1.1.2 LBSN研究现状 | 第12-14页 |
| 1.1.3 链接预测 | 第14-15页 |
| 1.1.4 社区划分 | 第15-16页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.2.1 LBSN用户签到行为分析 | 第16页 |
| 1.2.2 减小预测空间 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于LBSN的链接预测系统 | 第17页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 数据集及其统计特征 | 第18-32页 |
| 2.1 Brightkite和Gowalla数据集 | 第18页 |
| 2.2 数据内容 | 第18-20页 |
| 2.2.1 数据格式 | 第18-19页 |
| 2.2.2 预处理与网络基本特征 | 第19-20页 |
| 2.3 数据存储 | 第20-22页 |
| 2.3.1 Neo4j图数据库 | 第20-21页 |
| 2.3.2 存储结构 | 第21-22页 |
| 2.4 用户签到行为分析 | 第22-31页 |
| 2.4.1 用户好友数量分布 | 第22-23页 |
| 2.4.2 用户签到次数分布 | 第23-25页 |
| 2.4.3 用户签到地点数分布 | 第25-27页 |
| 2.4.4 地点签到次数分布 | 第27-29页 |
| 2.4.5 地点签到人数分布 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 地点关系网络与社区划分 | 第32-39页 |
| 3.1 地点关系网络 | 第32-34页 |
| 3.2 社区划分 | 第34-37页 |
| 3.2.1 Louvain社区划分算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 社区划分结果分析 | 第36-37页 |
| 3.3 预测空间与预测准确率 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 LBSN用户相似性指标 | 第39-53页 |
| 4.1 数据定义 | 第39-40页 |
| 4.2 基于网络结构的用户相似性 | 第40-43页 |
| 4.2.1 共同邻居 | 第40-42页 |
| 4.2.2 Jaccard系数 | 第42-43页 |
| 4.2.3 Adamic-Adar系数 | 第43页 |
| 4.3 基于签到行为的用户相似性 | 第43-52页 |
| 4.3.1 签到地点 | 第43-48页 |
| 4.3.2 签到时间 | 第48-50页 |
| 4.3.3 签到频率 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于相似性的LBSN链接预测 | 第53-62页 |
| 5.1 LBSN链接预测系统框架 | 第53-55页 |
| 5.1.1 概述 | 第53-54页 |
| 5.1.2 评估指标 | 第54-55页 |
| 5.2 非监督链接预测 | 第55-59页 |
| 5.3 监督链接预测 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |