【摘 要】
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近年来，国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络（LBSN）发展迅猛，大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹，这些个体行为轨迹数据为我
【机 构】
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北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京建筑工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41171296,41271386,41271386)资助
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近年来，国内外类似街旁、人人、Foursquare、Gowalla等基于地理位置的移动社交网络（LBSN）发展迅猛，大量用户通过这些服务以签到的方式记录时空行为轨迹，这些个体行为轨迹数据为我们研究用户行为模式以及探究其内在规律提供了巨大的机会和挑战。然而，LBSN用户的相似性并没有从地理位置以及用户轨迹加以考虑，本文提出了基于格网划分的方式对用户空间出行进行相似性分析，通过用户轨迹建模以及相似序列匹配，探索用户出行轨迹的空间相似性度量方法并评估相似权重，最后通过用户好友关系与相似性权重的比对，证明了该方法
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