[发明专利]一种融合地理位置与时间特征的移动用户节点组网方法

摘要

本发明涉及一种融合地理位置与时间特征的移动用户节点组网方法，包括：步骤1)提取用户节点的地理位置特征和时间特征，再将用户节点签到的时间划分成若干个子时间段；步骤2)将所述若干个子时间段分别设置对应的时间权值；步骤3)对每个子时间段内用户节点签到过的或感兴趣的地理位置，按照活动半径聚合成N个簇；步骤4)计算任意两个用户节点之间的行为相似度；步骤5)计算一天全部时间段内用户节点的行为相似度；步骤6)将用户节点社交关系网络抽象为图结构，将用户节点社交关系网络划分为若干个子社区；步骤7)计算每个子社区内部任意两个用户节点的好友相似度；步骤8)融合步骤4)和步骤7)的结果，获得融合后的相似度。

主权项

1.一种融合地理位置与时间特征的移动用户节点组网方法，其特征在于，该方法包括：步骤1)采用包括CNN、RNN在内的现有神经网络，提取用户节点的地理位置特征和时间特征；其中，所述地理位置特征为用户节点签到过的地理位置或感兴趣的地理位置；所述时间特征为用户节点签到的时间；再将用户节点签到的时间划分成若干个子时间段；步骤2)将步骤1)获得的若干个子时间段分别设置对应的时间权值；步骤3)采用基于密度的聚类算法，对每个子时间段内用户节点签到过的地理位置或感兴趣的地理位置，按照活动半径聚合成N个簇；其中，N为簇的总数；步骤4)所述步骤3)得到的N个簇中，记录每个子时间段内任意两个用户节点属于同一个簇的数目，作为共同簇的数目n，根据共同簇的数目n与簇的总数N的比值，即n/N；计算任意两个用户节点之间的行为相似度；其中，所述任意两个用户节点之间的行为相似度为用户节点的地理位置的相似度；步骤5)根据步骤2)得到的子时间段的权值和步骤4)得到的子时间段内用户节点之间行为相似度，计算一天全部时间段内用户节点的行为相似度；步骤6)将用户节点社交关系网络抽象为图结构，节点为用户，边为用户之间的连接，用Girvan‑Newman算法，将用户节点社交关系网络划分为若干个子社区；步骤7)采用SimRank算法，计算步骤6)得到的每个子社区内部任意两个用户节点的好友相似度；步骤8)融合地理位置特征和时间特征，进而融合步骤4)获得的用户节点之间的行为相似度和步骤7)获得的用户节点的好友相似度，根据模块度增量进行节点合并，获得融合后的相似度，以实现移动用户节点组网。