LBSN中基于签到有序对的实时位置推荐的开题报告

精品文档---下载后可任意编辑 LBSN中基于签到有序对的实时位置推举的开题报告 题目：LBSN中基于签到有序对的实时位置推举 讨论背景和意义： 随着移动互联网的快速进展，位置服务已经成为了主流的服务形式。随之而来的是基于位置的社交网络（LBSN），此类应用以其强大的交互性、社交性和实时性，成为了社交网络应用的热点之一。例如：微信“附近的人”、Facebook的“check-in”等。然而，在大规模的LBSN中，面临着一个挑战：如何在实时性和个性化之间找到一个平衡点，提高位置推举的准确度和有用性。 目前，大多数的位置推举方法都是基于用户的历史位置信息，这种方法存在一些缺陷，例如用户不一定会去同样的地方、没有办法预测用户可能会去的未知地点等等。因此，讨论一个新的方法来解决这个问题至关重要。本文提出了一种新的位置推举方法，通过对LBSN中的签到有序对进行分析，建立了一个位置推举模型，能够在实时性和个性化推举方面更好的满足用户需求。 讨论内容和方法： 该讨论基于LBSN中用户签到的有序对，通过分析用户在不同时间段的签到行为，建立了一个基于时间和地点的预测模型。该模型可以帮助用户找到他们未来可能去的地方，并根据用户的兴趣和意愿，进行个性化推举。 本讨论将会通过以下几项工作完成： 1. 收集和整理LBSN数据，包括用户签到记录、地点信息和用户兴趣喜好等。 2. 建立位置推举模型，将用户的签到有序对转换成序列数据进行分析和建模。 3. 实现模型，并进行实验和测试，比较该模型和其他位置推举方法的性能和效果。 预期结果和意义： 本讨论通过对LBSN中用户签到有序对的分析和建模，提出了一种新的位置推举方法，可以更好地满足用户的需求。预期的结果包括： 1. 开发一种基于签到有序对的位置推举模型，可以更好地预测用户将来可能去的地点。 2. 验证该模型的性能和效果，与其他典型位置推举方法进行比较。 3. 提供一种有用性比较强的位置推举方法，对于LBSN应用的讨论和开发具有重要意义。 参考文献： Gao, H., Tang, J., & Liu, H. (2024). On community outliers and their efficient detection in ination networks. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 813-821). Hu, Y., Zheng, Y., & Sun, L. (2024). Modeling user activity preference by leveraging user spatial temporal characteristics in LBSN. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 45(3), 477-486. Shen, J., Ma, J., Nie, L., Yang, Y., Li, X., Chua, T. S. (2024). Learning with privileged ination for efficient and accurate online check-in recommendation. IEEE Transactions on Multimedia, 19(11), 2409-2422.