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1、分类号TP393.01密级公开UDC004学位论文编号D-10617-30852-(2016)-02038重庆邮电大学硕士学位论文中文题目社交网络用户位置服务算法研究及其应用英文题目ResearchandApplicationofUserLocationServicesAlgorithmsinSocialNetwork学号S130231039姓名冉欢学位类别工程硕士学科专业计算机技术指导教师刘宴兵教授完成日期2016年4月16日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着智能手机和GPS设备的普及，传统位置服务与社交网络融合的
2、趋势越来越明显，形成了社交网络位置服务。兴趣点作为社交网络中地理位置信息最为关键的部分，在一定程度上反映了城市人口的区域密集程度。因此，如何挖掘兴趣点特征，成为国内外研究热点之一。本文以位置服务中GPS轨迹数据和社交网络产生的兴趣点为研究对象，基于社交网络位置服务的现有研究技术，提出一种基于网格的路径匹配算法，通过社交网络兴趣点构建密度聚类模型，最终以实现智能打车推荐系统为应用目标，提升LBS服务质量。本文的主要工作和创新点如下：1.针对GPS采样误差的问题，以现有的ST_Matching路径匹配算法为基础，分析大量的
3、低采样速率GPS轨迹，提出一种基于网格的路径匹配算法。该算法对GPS采样点划分网格，仅需考虑网格内的道路网，降低搜索空间，同时，以滑动窗口方式计算全局最优匹配路径，有效提高了挖掘效率，并通过实验分析对比其性能优势。2.研究分析社交网络兴趣点特征，提出一种基于网格密度聚类的兴趣区域发现模型，发现城市人口的热门区域，应用于智能打车推荐系统中，用以辅助查找候选打车的位置点。3.在以上研究的基础上，实现了一个基于GPS轨迹的打车推荐应用系统，分析历史GPS轨迹数据，对不同路段出租车空车到达时间进行建模，利用兴趣点发现热门区域，
4、建立预测准确、推荐合理的打车推荐系统，提供用户查询服务，为用户提供智能出行建议。本文利用实际数据，验证了该系统的有效性和可靠性。关键词：路径匹配，兴趣区域发现，轨迹挖掘，位置社交网络，推荐系统I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththepopularityofsmartphonesandGPSdevices,anobvioustrendistointegratetraditionallocation-basedservicesandsocialnetworks,therebyformingl
5、ocation-basedsocialnetwork.PointofInterest(POI)aslocationinformationisthemostcriticalpart,toacertainextentreflectstheconcentrationoftheurbanpopulationoftheregion.HowtominePOI’sfeaturesbecomesoneofthehotspotsathomeandabroad.Inthisthesis,ittakesGPStrajectorydatain
6、locationservicesandPOIinsocialnetworkastheresearchobject.BasedonexistingresearchtechniquesfortheLBS,thethesispresentsapathmatchingalgorithmbasedongrid,andthedensityclusteringmodelisconstructedbythePOIinsocialnetwork.Finally,astheapplicationtargetofachievetheinte
7、lligenttaxirecommendationsystem,toenhancethequalityofLBSservices.Themainworkandinnovationofthisthesisareasfollows:1.Firstly,aimingattheproblemofGPSsamplingerror,basedontheexistingST_Matchingpathmatchingalgorithm,anewpathmatchingalgorithmbasedongridisproposed.The
8、algorithmfortheGPSsamplingpointsgrid,justconsidertheroadnetworkwithinthegrid,toreducethesearchspace,Meanwhile,theslidingwindowiscalculatedglobaloptimalmatchingpath,im
