基于LBSN签到数据的用户特征分析

摘要：

近年来,以微博、微信朋友圈、Foursquare、Gowalla、Facebook Place等基于位置的社交网络(Location Based Social Network,LBSN)得到迅速发展,庞大的用户群体每天都会通过这些服务产生大量的签到数据,这些异构的网络数据为研究用户的行为特征及潜在特征提供巨大的机遇与挑战.然而现有研究少有对LBSN签到数据进行具体描述与分析,以服务于兴趣点推荐为最终目的,利用Foursquare、Gowalla数据集从用户签到轨迹、用户签到频次、用户签到位置3个方面对用户签到数据进行分析、可视化,探索了用户签到数据中存在的空间特征及个性化行为.

关键词：LBSN、特征分析、Hopkins 统计量、Foursquare、Gowalla

所属期刊栏目：23

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金42101454

在线出版日期：2023-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：499-504