基于用户签到数据的行为分析及预测研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 社交网络的发展 | 第10页 |
| 1.1.2 位置服务的兴起及与社交网络的融合 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.2.1 用户签到行为特征分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 模式分析预测研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 应用研究 | 第13页 |
| 1.3 研究成果及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于地理位置的社交网络及其相关技术 | 第16-24页 |
| 2.1 基于地理位置的社交网络概述 | 第16页 |
| 2.2 位置社交网络的研究现状 | 第16-23页 |
| 2.2.1 LBSN中的网络特征分析和预测研究 | 第17-19页 |
| 2.2.2 LBSN中的应用研究 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于用户签到数据的行为分析 | 第24-40页 |
| 3.1 签到数据的特征 | 第24-30页 |
| 3.1.1 签到数据信息 | 第25页 |
| 3.1.2 签到数据的空间分布 | 第25-27页 |
| 3.1.3 签到数据的时间分布 | 第27-29页 |
| 3.1.4 签到数据的社交关系分布 | 第29-30页 |
| 3.2 基于签到数据的用户行为分析 | 第30-39页 |
| 3.2.1 空间分布特征 | 第30-31页 |
| 3.2.2 时间分布特征 | 第31-33页 |
| 3.2.3 社交分布特征 | 第33-34页 |
| 3.2.4 空间与时间组合分布特征 | 第34-36页 |
| 3.2.5 空间与社交组合分布特征 | 第36-38页 |
| 3.2.6 时间与社交组合分布特征 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 用户移动性预测模型及关键技术研究 | 第40-50页 |
| 4.1 位置预测模型概述 | 第40-41页 |
| 4.2 基于用户移动模式的位置预测模型 | 第41-47页 |
| 4.2.1 位置预测模型 | 第41-44页 |
| 4.2.2 社交影响因子建模 | 第44-46页 |
| 4.2.3 实验与结果分析 | 第46-47页 |
| 4.3 位置预测系统设计 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 应用：群推荐策略的研究 | 第50-60页 |
| 5.1 LBSN中群推荐应用系统设计 | 第50-52页 |
| 5.2 群推荐策略的研究 | 第52-58页 |
| 5.2.1 群推荐算法 | 第52-54页 |
| 5.2.2 仿真场景设计 | 第54-56页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
