關(guān)鍵詞：校園網(wǎng) 無線漫游 時空數(shù)據(jù) 軌跡相似度 聚類 

摘要：用戶在無線網(wǎng)絡(luò)間漫游時產(chǎn)生了大量的行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著用戶的生活軌跡,軌跡越相似的用戶具備親密社會關(guān)系的可能性越大。傳統(tǒng)方法通過比較兩條語義軌跡中的最長公共子序列來挖掘用戶之間軌跡的相似程度。但這種算法忽視了軌跡的時序性和軌跡點(diǎn)的連續(xù)性。為此,提出了一種基于時間特征和空間特征的軌跡相似度計(jì)算方法,從時空兩個維度計(jì)算用戶的軌跡距離,并依據(jù)軌跡相似度對用戶聚類,挖掘不同時間切片下的聚類結(jié)果,對親密度更高的用戶對進(jìn)行“共同漫游行為”的畫像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在無線漫游場景下,該方法可以較為準(zhǔn)確地衡量用戶之間的相似度,在找出具備社會關(guān)系的用戶方面具有較好的效果,并能可視化用戶間的共同漫游行為。

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