融合位置和社交属性的热点轨迹聚类算法

• 作者: 徐彪 李积丰 袁怀旺 霍欢
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 轨迹 用户亲密度 位置信息 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1406-0094

摘要

提出一种新的热点轨迹聚类算法（LSHT），结合社交网络中的位置属性和社交特征，利用基于位置的社交网络（LBSN）用户中的好友关系特征，引入用户亲密度和用户活跃度，对用户之间的联系进行分析；提出对用户轨迹进行评分的评分函数，计算用户轨迹的影响力。结合用户亲密度和轨迹评分值，挖掘用户好友中的热点轨迹。该算法能够将热门轨迹中的不真实轨迹进行过滤。实验表明，该算法能更快更准确地挖掘出用户好友中的热点轨迹。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍欢	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	36	123	6.0	9.0
2	徐彪	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	10	2.0	3.0
3	袁怀旺	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	2	4	1.0	2.0