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文檔簡介
1、位置采集技術(shù)的日益普及(如GPS,GSM網(wǎng)絡(luò)等)促進了我們對空間-時間數(shù)據(jù)的大規(guī)模采集,從而為發(fā)現(xiàn)珍貴的關(guān)于用戶移動位置的信息帶來了新的機遇。首先,這些大量的空間-時間信息給我們提供了關(guān)于用戶移動行為的有用信息,利用這些信息我們可以為每個用戶生成他們各自的移動屬性,這對于研究在基于地理位置信息的移動服務(wù)中發(fā)掘匿名用戶的旅行路線或者其他應(yīng)用很有幫助;其次,使用這些位置采集技術(shù),用戶可以方便地記錄他們的地理位置歷史數(shù)據(jù)。這些真實的位置數(shù)據(jù)可
2、以幫助我們發(fā)掘用戶在過去一段時間內(nèi)的興趣活動區(qū)域。興趣區(qū)域的構(gòu)建可以讓我們更好地挖掘用戶之間在地理位置上的相關(guān)性。作為推薦系統(tǒng)的必需條件,我們需要對每一個用戶對進行計相似度值的計算,以便為每個用戶推薦其潛在朋友的列表。
本學(xué)位論文提出了一種新穎的方法來進行用戶移動屬性的構(gòu)建和用戶之間相似度的計算。作為用戶移動屬性構(gòu)建過程的一部分,我們首先檢測用戶的興趣區(qū)域,并使用頻繁序列模式技術(shù)來挖掘用戶的頻繁旅行軌跡模式。在相似度計算過
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