【摘 要】
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基于LBSN(基于位置的社交网络)中数据的地理和社交属性,结合用户轨迹和好友关系,有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征,引入评分函数,对用户影响
【基金项目】
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重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2012jjA40014);重庆邮电大学博士启动基金资助项目
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基于LBSN(基于位置的社交网络)中数据的地理和社交属性,结合用户轨迹和好友关系,有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征,引入评分函数,对用户影响力进行排序,找出其中的活跃用户;在传统路网子轨迹匹配和对签到数据清理的基础上,加入子轨迹匹配准确性监测,并存储活跃用户匹配成功的路段,进而减少路网匹配时间。最后综合R*树的空间索引机制和DBSCAN聚类算法对城市内的热点路径进行挖掘。理论分析和实验表明,相比于已有方法,改进的的聚类挖掘方法在LBSN环境中的时间效率和准确性都有较大的提高,且有较好的可伸缩性。
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