位置服务社交网络用户行为相似性分析

？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。