隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)及位置服務(wù)（Location-Based Services,LBS）的快速發(fā)展,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中不同用戶行為偏好,結(jié)合用戶地理位置,為用戶提供個(gè)性化的服務(wù),成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn),由此也催生了位置相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)這一研究方向。位置相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含涉及用戶歷史行為偏好及商家店鋪評(píng)分等多方面的信息。如何有效利用這些信息,在滿足用戶多樣化需求的前提下提供令用戶滿意的服務(wù),是目前位置相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)中的核心問(wèn)題之一。本文以位置相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為背景,以社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶群組（如好友圈）為研究對(duì)象,定義了一類新的查詢——空間組偏好查詢,并提出了有效的查詢處理算法。位置相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)中的空間組偏好查詢基于用戶群組中不同用戶的偏好、興趣點(diǎn)（Point Of Interets,POI,如餐廳、旅店等）評(píng)分及POI間互相影響等多種約束下,返回滿足要求的POI集合�？臻g組偏好查詢?cè)谌粘＞蹠?huì)地點(diǎn)的選擇,眾包游戲的任務(wù)分配等方面都有重要的意義。本文首先提出了一種基于用戶偏好和POI匹配的空間組偏好查詢算法,進(jìn)而對(duì)該算法進(jìn)行擴(kuò)展,提出了基于語(yǔ)義擴(kuò)展的空間組偏好查詢算法�？傮w而言,本文的主要工作和貢獻(xiàn)歸納如下... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?ＬＢＳＮ層次結(jié)構(gòu)圖??在社交網(wǎng)絡(luò)中考慮位置信息對(duì)分析用戶行為有很大幫助［１１－１４］

’??圖３．１?ＳＧＰ查詢的一個(gè)實(shí)例??下面我們以圖３．１為例來(lái)具體說(shuō)明空間組偏好查詢。Ｔｏｎｙ、Ｊａｃｋ和Ｃｉｎｄｙ是??許久未見(jiàn)的老朋友，為了增進(jìn)感情他們計(jì)劃在周六中午聚餐，同時(shí)希望在聚餐結(jié)??束后做一些活動(dòng)，假設(shè)從社交網(wǎng)絡(luò)中抽取到的Ｔｏｎｙ的偏好列表是｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ（０．３），??ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ?（０．６），ｃａｆｔ?（０．１）｝，在這個(gè)列表中，每個(gè)元素都代表一個(gè)ＰＯＩ的??位置語(yǔ)義類別而括號(hào)中的數(shù)字表示用戶偏好權(quán)重，對(duì)這個(gè)偏好列表的解讀是??Ｔｏｎｙ希望在聚餐后就近去電影院和咖啡館，而根據(jù)Ｔｏｎｙ以往的習(xí)慣，他對(duì)觀影??體驗(yàn)要求極高但對(duì)咖啡館的選擇比較隨意，因此對(duì)ｍｏｖｉｅ?ｔｈｅａｔｅｒ及ｃａｆ６分別賦??予不同的權(quán)重來(lái)表達(dá)Ｔｏｎｙ對(duì)兩類ＰＯＩ的偏好。相似的，假設(shè)Ｊａｃｋ的偏好列表是??｛ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ?（０．２）

ＭＳｔｒｕｃｔｒｕｒｅｏｆｌｅａｆｎｏｄｅｉｎＣＲｔｒｅｅ?（ｂ）?Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｃｏｎＵｍｅｄ?ｉｎ?ｎｏｄｅ?Ｎ?ｏｆ??圖３．２?ＣＲ－ｔｒｅｅ葉子結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)示意圖??圖３．２顯示了?ＣＲ－ｔｒｅｅ索引中一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)。在下圖這個(gè)例子中，９??個(gè)Ｐ０【，即ｃ／７，心，ａＪ，?６／，?６２，?Ｗ，ｃ７，?ｃ２，?ｃｉ，其位置語(yǔ)義分別對(duì)應(yīng)〔２及＜：３??三種類型。一方面，該葉子結(jié)點(diǎn)如Ｒ－ｔｒｅｅ索引中的葉子結(jié)點(diǎn)一樣，記錄其對(duì)應(yīng)的??ＭＢＲ覆蓋的所有Ｐ０Ｉ的坐標(biāo)，并通過(guò)多個(gè)指針?lè)謩e指向每個(gè)Ｐ０Ｉ；另一方面，??該葉子結(jié)點(diǎn)使用這三種位置語(yǔ)義類型對(duì)應(yīng)的最小外接矩形（Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ）記??錄對(duì)應(yīng)類型Ｐ０Ｉ覆蓋的空間范圍以及對(duì)應(yīng)的最大綜合評(píng)分值，以位置語(yǔ)義為＆的??Ｐ０丨集合而言，其對(duì)應(yīng)的Ｃａｔｅｇｏｒｙ?ＭＢＲ記錄的范圍是＜（０，５３），（２３，７０）?＞，而存??儲(chǔ)的最大評(píng)分值是０．８。??類似Ｒ－ｔｒｅｅ的非葉子結(jié)點(diǎn)，ＣＲ－ｔｒｅｅ的非葉子結(jié)點(diǎn)中也存儲(chǔ)著指向各個(gè)孩子??結(jié)點(diǎn)的指針及覆蓋所有孩子結(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的ＭＢＲ的ＭＢＲ，另外，為保證Ｃａｔｅｇｏｒｙ??ＭＢＲ的層次結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]SNS社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J]. 王亮.  現(xiàn)代電信科技. 2009(06)
[2]GIS空間索引方法述評(píng)[J]. 閻超德,趙學(xué)勝.  地理與地理信息科學(xué). 2004(04)

博士論文
[1]基于空間網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵字查詢關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙森.北京郵電大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于R樹(shù)的空間—文本混合索引方法[D]. 李金良.南京師范大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3549333