【摘 要】
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随着获取位置信息越来越方便,实时记录用户的移动轨迹成为可能,但是对用户轨迹数据的分析一直停留在轨迹聚类上,而对通过用户的位置轨迹信息分析用户的相似性的研究则较少。
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随着获取位置信息越来越方便,实时记录用户的移动轨迹成为可能,但是对用户轨迹数据的分析一直停留在轨迹聚类上,而对通过用户的位置轨迹信息分析用户的相似性的研究则较少。为此,提出了分层级多粒度,在不同的邻域半径下密度聚类的方法;改进了传统的聚类算法,探索根据用户的移动轨迹分析用户之间的相似性度量方法。该方法在不同粒度下观察用户访问各个兴趣区域的时长,进而利用向量空间模型（VSM）计算用户在各个粒度下的相似性,最终以不同权重叠加各粒度下的用户相似性值,得出用户在地理空间行为上的相似性。基于真实用户数据的实验结果表
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