【摘 要】
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为了提高在位置社交网络中匹配轨迹相似用户的准确性,提出了一种基于自适应密度聚类的用户轨迹相似性双重加权模型。首先,根据签到点的分布,提出基于聚类区域半径的自适应密
【机 构】
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四川大学电子信息学院,西南民族大学计算机学院
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为了提高在位置社交网络中匹配轨迹相似用户的准确性,提出了一种基于自适应密度聚类的用户轨迹相似性双重加权模型。首先,根据签到点的分布,提出基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法,对签到点进行聚类,得到符合一定区域半径的自适应分层聚类区域。然后,针对用户相似性的计算,提出用户轨迹相似性双重加权模型:基于不同层次上权重不同及同一层次上不同签到区域权重不同2个原则。基于分层聚类区域,计算用户访问各分层的轨迹相似性;由于不同签到区域对相似度的表征能力不同,通过不同权重来计算具体层次上的相似性。进而,进行层次上的加权,
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