关键词：校园网 无线漫游 时空数据 轨迹相似度 聚类 

摘要：用户在无线网络间漫游时产生了大量的行为数据。这些数据蕴含着用户的生活轨迹,轨迹越相似的用户具备亲密社会关系的可能性越大。传统方法通过比较两条语义轨迹中的最长公共子序列来挖掘用户之间轨迹的相似程度。但这种算法忽视了轨迹的时序性和轨迹点的连续性。为此,提出了一种基于时间特征和空间特征的轨迹相似度计算方法,从时空两个维度计算用户的轨迹距离,并依据轨迹相似度对用户聚类,挖掘不同时间切片下的聚类结果,对亲密度更高的用户对进行“共同漫游行为”的画像。实验结果表明,在无线漫游场景下,该方法可以较为准确地衡量用户之间的相似度,在找出具备社会关系的用户方面具有较好的效果,并能可视化用户间的共同漫游行为。

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