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LBSN中基于链路预测的推荐服务技术研究任务书
一、背景和研究意义
随着移动互联网技术的不断发展，位置服务成为了社交网络的重要组成部分，LBSN（Location-BasedSocialNetwork，基于地理位置的社交网络）因此应运而生。LBSN融合了位置、社交、地点信息以及其他个人和地理收集来的数据，为用户提供诸如个性化推荐、位置感知、移动社交等服务，进而实现个性化需求满足。而链路预测则是一种重要的社交网络分析技术，可以从社交网络的结构出发，预测用户之间的交互，帮助提高LBSN推荐系统的个性化程度，从而更好地推荐出用户感兴趣的地点和人。
本研究旨在探究LBSN中基于链路预测的推荐服务技术，通过分析社交网络的链路演化、结构特征等多个方面，探讨如何基于链路预测技术，实现更好的地点、人物推荐服务，提高推荐系统的精度和个性化程度。
二、研究内容和任务
本研究将主要包括以下几个方面的研究内容和任务：
1.社交网络链路演化特征分析
启发式规则方法是经验丰富者在实践中总结和归纳出来的，特别是在数据量比较少且分布比较平均的情况下，其适用性很高。我们将对社交网络中的链路进行分析，尤其是在预测未来社交网络的链路时需要借助启发式规则。我们将选取一些常见的启发式规则模型来分析LBSN中链路演化的过程，从而帮助我们更好地了解LBSN的链路演化规律和特点。
2.基于链路预测的地点推荐服务
LBSN的地点推荐服务是指根据用户的历史轨迹和兴趣特点，自动地推荐出用户可能感兴趣的地点。本研究将基于链路预测技术，通过分析用户之间的交互历史和社交网络中地点的分布，预测用户未来可能访问的地点，从而实现更好的地点推荐服务。在具体的实验中，我们将选取一些典型的LBSN数据集，如Gowalla、Foursquare等，以及常见的算法模型，如基于邻域和矩阵分解的算法模型，评估其推荐效果和精度。
3.基于链路预测的人物推荐服务
LBSN的人物推荐服务是指根据用户的社交网络关系，自动地推荐出用户可能感兴趣的人物。本研究将基于链路预测技术，通过分析用户之间的社交关系，预测用户可能感兴趣的人物，从而实现更好的人物推荐服务。在具体的实验中，我们将选取一些典型的LBSN数据集，如Facebook、Twitter等，以及常见的算法模型，如基于邻域和矩阵分解的算法模型，评估其推荐效果和精度。
三、研究方法和技术路线
1.社交网络链路演化特征分析
（1）选取LBSN的数据集，统计链路演化过程中不同属性的变化情况，如时间、地理位置、用户兴趣等。
（2）基于同现性和相似性等社交网络的基本分析方法，计算社交网络的各种特征，如平均度、可达性、群聚系数等。
（3）根据预测社交网络的链路长度，基于启发式规则模型，对其进行组合，并选取最优的规则，从而提高链路预测效果。
2.基于链路预测的地点和人物推荐服务
（1）选取典型的LBSN数据集，如Gowalla、Foursquare、Facebook、Twitter等，在此基础上构建用户之间的交互关系和兴趣分布情况。
（2）利用基于邻域和矩阵分解的算法模型等方法，预测用户未来可能访问的地点和感兴趣的人物。
（3）基于评估方法，如准确率、召回率、F1值等，对算法模型的推荐效果和精度进行评估。
四、研究结论和意义
本研究旨在探究LBSN中基于链路预测的推荐服务技术，通过分析社交网络的链路演化、结构特征等多个方面，探讨如何基于链路预测技术，实现更好的地点、人物推荐服务，提高推荐系统的精度和个性化程度。在具体的实验中，我们将基于典型的LBSN数据集，进行算法模型的评估分析，以期实现本研究的研究目标和任务。通过本研究的研究成果，可为LBSN的推荐服务和社交网络链路预测等研究提供帮助和借鉴，为实现更好的推荐效果和个性化需求满足提供技术支持和方法论基础。