Tản Mạn Vê Mạng xã hội

Mạng xã hội dựa trên vị trí

In bài này

Kích thước của vị trí đưa mạng xã hội trở lại thực tế, thu hẹp khoảng cách giữa thế giới vật lý và các dịch vụ mạng xã hội trực tuyến. Trong dự án này, chúng tôi giới thiệu và xác định ý nghĩa của mạng xã hội dựa trên vị trí (LBSN) và thảo luận về triết lý nghiên cứu đằng sau LBSN từ góc độ của người dùng và địa điểm.

Mạng xã hội dựa trên vị trí

Hướng dẫn nghe bài dạng audio

Ý tưởng

Mạng xã hội: Mạng xã hội là một cấu trúc xã hội được tạo thành từ các cá nhân được kết nối bởi một hoặc nhiều loại phụ thuộc lẫn nhau cụ thể, chẳng hạn như tình bạn, lợi ích chung và kiến ​​thức được chia sẻ. Nói chung, một dịch vụ mạng xã hội được xây dựng và phản ánh các mạng xã hội thực tế giữa mọi người thông qua các nền tảng trực tuyến như trang web, cung cấp cách để người dùng chia sẻ ý tưởng, hoạt động, sự kiện và sở thích qua Internet.

Vị trí: một vị trí có thể được biểu diễn dưới dạng tuyệt đối (tọa độ kinh độ vĩ độ), tương đối (100 mét về phía bắc của Kim không gian) và biểu tượng (nhà, văn phòng hoặc trung tâm mua sắm) mang tính biểu tượng. Trong khi đó, một vị trí thường có ba loại phản hồi không gian địa lý: 1) Vị trí điểm, 2) một vùng và 3) quỹ đạo.

Mạng xã hội dựa trên vị trí (LBSN): LBSN không chỉ có nghĩa là thêm một vị trí vào mạng xã hội hiện có để mọi người trong cấu trúc xã hội có thể chia sẻ thông tin được nhúng vị trí, mà còn bao gồm cấu trúc xã hội mới được tạo thành từ các cá nhân được kết nối bởi sự phụ thuộc lẫn nhau xuất phát từ vị trí của họ trong thế giới thực cũng như nội dung phương tiện được gắn thẻ vị trí của họ, chẳng hạn như ảnh, video và văn bản. Ở đây, vị trí thực tế bao gồm vị trí tức thời của một cá nhân tại một dấu thời gian nhất định và lịch sử vị trí mà một cá nhân đã tích lũy trong một khoảng thời gian nhất định. Hơn nữa, sự phụ thuộc lẫn nhau không chỉ bao gồm hai người cùng xảy ra ở cùng một địa điểm hoặc chia sẻ lịch sử vị trí tương tự mà còn cả kiến ​​thức, ví dụ: lợi ích chung, hành vi và hoạt động, được suy ra từ vị trí của một cá nhân (lịch sử) và được gắn thẻ vị trí dữ liệu [1] [2].

[1] Yu Zheng. Location-based social networks: Users. In Computing with Spatial Trajectories, Zheng, Y and Zhou, X, Eds. Springer, 2011.[2] Yu Zheng. Tutorial on Location-Based Social Networks. WWW2012.

Hai nhiệm vụ và đối tượng chính trong LBSN

Mạng xã hội dựa trên vị trí

 

Địa điểm và mạng xã hội:
Vị trí không chỉ là thứ nguyên mà còn là đối tượng quan trọng trong LBSN
Vị trí và mạng xã hội (người dùng) có mối quan hệ củng cố lẫn nhau

Chia sẻ và hiểu:
Một trải nghiệm chia sẻ tốt thu hút nhiều dữ liệu do người dùng tạo ra để hiểu.
Sự hiểu biết sâu sắc về LBSN cung cấp trải nghiệm chia sẻ tốt hơn lần lượt.

Triết lý nghiên cứu của LBSNs

Ba đồ thị chính trong một LBSN
Biểu đồ người dùng
Biểu đồ vị trí
Biểu đồ vị trí người dùng

Chia sẻ
Ý nghĩa của dữ liệu thô
Truy xuất thông tin nhanh chóng và hiệu quả

Hiểu
Hiểu người dùng
Tương tự người dùng hoặc dự đoán liên kết
Chuyên gia / người ảnh hưởng phát hiện
Khám phá cộng đồng


Hiểu địa điểm
Địa điểm thú vị và phát hiện trình tự du lịch
Lập kế hoạch chuyến đi / hành trình
Đề xuất hoạt động địa điểm
Vị trí nhận biết ưu tiên và giới thiệu bạn bè


Hiểu sự kiện
Khám phá mô hình cuộc sống
Phát hiện sự kiện bất ngờ

Những thách thức độc đáo của LBSN

Mạng không đồng nhất
Vị trí và người dùng
Phương tiện và quỹ đạo được gắn thẻ địa lý

Tính chất đặc biệt
Phân cấp / độ chi tiết của vị trí
Tài sản tuần tự của địa điểm

Phát triển nhanh
Người dùng có thể dễ dàng truy cập một vị trí mới
Trải nghiệm người dùng / kiến thức thay đổi nhanh chóng

Nghiên cứu đại diện được chọn

Suy ra sự tương đồng của người dùng dựa trên lịch sử vị trí

Tóm tắt: Một lịch sử vị trí cá nhân trong thế giới thực ngụ ý, ở một mức độ nào đó, sở thích và hành vi của cô ấy. Theo đó, những người chia sẻ lịch sử vị trí tương tự có khả năng có lợi ích và hành vi chung. Bài viết này báo cáo về một nghiên cứu khai thác sự tương đồng giữa những người dùng dựa trên lịch sử vị trí địa lý của họ, xem xét các thuộc tính tuần tự, bá đạo và phổ biến của vị trí. Sự tương đồng của người dùng có thể cho phép đề xuất bạn bè và khám phá cộng đồng. Chúng tôi tiếp tục cải thiện công việc này bằng cách khám phá ý nghĩa ngữ nghĩa của lịch sử vị trí của người dùng, ví dụ: đi đến một nhà hát di chuyển hoặc ăn tối trong một nhà hàng. Điều này sẽ hiệu quả hơn trong việc đo lường hai người dùng, tương tự nhau. (Tham khảo các ấn phẩm sau đây để biết chi tiết).

Đề xuất vị trí sử dụng CF dựa trên người dùng

Tóm tắt: Trong trường hợp này, sự giống nhau giữa từng cặp người dùng (được giới thiệu ở trên) được tích hợp vào mô hình lọc cộng tác (CF) để thực hiện hệ thống đề xuất vị trí được cá nhân hóa, cung cấp các vị trí phù hợp với sở thích riêng lẻ. Ý tưởng chung đằng sau mô hình CF là người dùng tương tự bỏ phiếu theo cách tương tự trên các mặt hàng tương tự. Do đó, nếu độ tương tự được xác định giữa người dùng và vật phẩm, dự đoán có thể được đưa ra về xếp hạng tiềm năng của người dùng về các mặt hàng đó. Chẳng hạn, nếu chúng ta biết người dùng A và B rất giống nhau (về lịch sử vị trí của họ), chúng ta có thể đề xuất các vị trí mà người dùng A đã từng đến với người dùng B và ngược lại.

Publication: Yu Zheng, Lizhu Zhang, Zhengxin Ma, Xing Xie, Wei-Ying Ma. Recommending friends and locations based on individual location history. In ACM Transaction on the Web (ACM TWEB), 5(1), 2011.

Tương quan học tập giữa các địa điểm sử dụng tính cơ động của con người

Tóm tắt: Phần này tập trung vào giới thiệu mối tương quan giữa các vị trí trong không gian hành vi của người dùng, cụ thể, đến mức độ nào hai vị trí có tương quan trong tâm trí mọi người. Tuy nhiên, việc khai thác mối tương quan từ lịch sử vị trí của người dân đối mặt với hai thách thức sau đây. Đầu tiên, mối tương quan giữa hai địa điểm không chỉ phụ thuộc vào số lượng người dùng truy cập vào hai địa điểm mà còn nằm trong những trải nghiệm du lịch của những người dùng này. Thứ hai, mối tương quan giữa hai địa điểm, A và B, cũng phụ thuộc vào trình tự mà cả hai địa điểm đã được truy cập. Nói tóm lại, mối tương quan giữa hai địa điểm có thể được tính bằng cách tích hợp trải nghiệm du lịch của người dùng đến thăm họ trong một chuyến đi một cách có trọng số.

Publications: Yu Zheng, Xing Xie. Learning Location Correlation from GPS trajectories. Short paper (6 pages), In proceedings of the International Conference on Mobile Data Management 2010 (MDM 2010), Kensas, Missouri, USA.

Đề xuất vị trí được cá nhân hóa bằng CF dựa trên vật phẩm

Abstrat: Lọc cộng tác dựa trên người dùng có thể mô hình chính xác một hành vi cá nhân. Tuy nhiên, nó phải chịu quy mô ngày càng tăng của người dùng (trong một hệ thống thực) do mô hình cần tính toán sự tương đồng giữa mỗi cặp người dùng. Để giải quyết vấn đề này, lọc cộng tác dựa trên vị trí được đề xuất. Mô hình này coi vị trí thực tế là một mục và tính toán mối tương quan giữa các vị trí dựa trên lịch sử vị trí của người dùng truy cập các vị trí này. Với không gian địa lý giới hạn (nghĩa là số lượng vị trí bị giới hạn), mô hình dựa trên vị trí này thực tế hơn cho một hệ thống thực. Thách thức chính đối với mô hình dựa trên vị trí là làm thế nào để thể hiện một hành vi riêng lẻ, đó là lợi thế của mô hình dựa trên người dùng. Điều quan trọng là thay thế sự tương đồng của vật phẩm với sự tương quan giữa các vị trí đã học ở trên.

Publications: Yu Zheng, Xing Xie. Learning travel recommendations from user-generated GPS traces. In ACM Transaction on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST), 2(1), 2-19.

Khai thác địa điểm thú vị và trình tự du lịch


Tóm tắt: Trong bài viết này, chúng tôi nhắm đến việc khai thác các địa điểm thú vị và các chuỗi du lịch cổ điển trong một khu vực không gian địa lý nhất định dựa trên nhiều quỹ đạo GPS của người dùng. Ở đây, các địa điểm thú vị có nghĩa là những địa điểm quan trọng về văn hóa, như Quảng trường Thiên An Môn ở Bắc Kinh và các khu vực công cộng thường xuyên, như trung tâm mua sắm và nhà hàng, v.v. Chúng tôi cũng khai thác các chuỗi du lịch cổ điển giữa các địa điểm xem xét sở thích của các địa điểm này và người dùng trải nghiệm du lịch trên mạng. Chúng tôi đã đánh giá hệ thống của chúng tôi bằng bộ dữ liệu GPS lớn được thu thập bởi 107 người dùng trong khoảng thời gian một năm, (tham khảo ấn phẩm sau để biết chi tiết).

Publication: Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, Wei-Ying Ma. Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories. In Proceedings of International conference on World Wild Web (WWW 2009), Madrid Spain. ACM Press: 791-800.

Đề xuất vị trí-hoạt động


Tóm tắt: Trong bài viết này, bằng cách sử dụng dữ liệu vị trí dựa trên GPS và người dùng Nhận xét về các địa điểm khác nhau, chúng tôi có thể khám phá các vị trí thú vị và các hoạt động có thể được thực hiện ở đó để đề xuất. Nghiên cứu của chúng tôi được nhấn mạnh trong các truy vấn liên quan đến vị trí sau đây trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi: 1) nếu chúng tôi muốn làm một việc gì đó như tham quan hoặc săn đồ ăn ở một thành phố lớn như Bắc Kinh, chúng tôi nên đi đâu? 2) Nếu chúng tôi đã đến thăm một số nơi như tòa nhà Bird Bird Nest trong công viên Olympic Bắc Kinh, chúng tôi có thể làm gì khác ở đó? Bằng cách sử dụng hệ thống của chúng tôi, đối với câu hỏi đầu tiên, chúng tôi có thể đề nghị cô ấy truy cập danh sách các địa điểm thú vị như Quảng trường Thiên An Môn, Tổ chim, v.v. Đối với câu hỏi thứ hai, nếu người dùng truy cập Tổ chim, chúng tôi có thể đề nghị cô ấy không chỉ tham quan mà còn để trải nghiệm các cơ sở tập thể dục ngoài trời của nó hoặc thử một số món ăn ngon gần đó. Để đạt được mục tiêu này, trước tiên chúng tôi mô hình hóa (tham khảo các ấn phẩm sau để biết chi tiết).

Xây dựng các tuyến phổ biến từ dữ liệu đăng ký của người dùng


Tóm tắt: Chúng tôi trình bày khung suy luận Tuyến đường dựa trên Kiến thức tập thể (RICK) để xây dựng các tuyến phổ biến từ các quỹ đạo không chắc chắn, ví dụ: trình tự đăng ký của người dùng trong FourSapes, ảnh được gắn thẻ địa lý trong Flickr hoặc các đường di chuyển của một con chim. Rõ ràng, được đưa ra một chuỗi vị trí và một khoảng thời gian, RICK có thể xây dựng các tuyến đường hàng đầu đi qua các vị trí trong khoảng thời gian được chỉ định, bằng cách tổng hợp các quỹ đạo không chắc chắn đó theo cách tăng cường lẫn nhau (nghĩa là không chắc chắn + không chắc chắn → nhất định). Công việc của chúng tôi có thể có lợi cho việc lập kế hoạch chuyến đi, quản lý giao thông và nghiên cứu chuyển động vật.

Đề xuất dựa trên vị trí và nhận biết ưu tiên bằng cách sử dụng dữ liệu đăng ký thưa thớt


Tóm tắt: Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một hệ thống đề xuất dựa trên vị trí và nhận biết ưu tiên cung cấp cho một người dùng cụ thể một địa điểm (như nhà hàng và trung tâm mua sắm) trong phạm vi không gian địa lý với sự cân nhắc của cả hai: 1) Sở thích cá nhân của người dùng , được tự động học từ locationhistory của cô và 2) Ý kiến xã hội, được khai thác từ lịch sử vị trí của các chuyên gia địa phương. Hệ thống giới thiệu này có thể tạo điều kiện cho mọi người đi du lịch không chỉ gần khu vực sinh sống của họ mà còn đến một thành phố mới đối với họ.

 

Thông tin thêm:

Tutorials

Dataset Downloads

Related Books

Related Conferences and Workshops

Representative Projects

(Bài được dịch tự động bởi Google Translate từ bài gốc: Location-Based Social Networks)

 

Có thể quý vị quan tâm:

DVMS đã có kinh nghiệm thực tế trong tư vấn, xây dựng, triển khai mạng xã hội... Nếu quý vị có nhu cầu, vui lòng liên hệ theo thông tin phía dưới website ( This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. ) hoặc qua form yêu cầu tư vấn: tại đây >>

DVMS chuyên:
* Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ #Blockchain, #MạngXãHội,...
* Tư vấn ứng dụng cho #smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng #VậnTảiThôngMinh, #ThựcTếẢo, #GameMobile,...
* Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như #Uber, #Grab, ứng dụng giúp việc,...
* Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
* Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn #GiảiPhápCNTT cho doanh nghiệp, #startup,...
* Xây dựng và chuyển giao đội ngũ công nghệ thông tin, viễn thông cho doanh nghiệp và startup,...

Vì sao chọn DVMS?
* DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như #PaymentGateway, #SMSGateway, #GIS, #VOIP, #iOS, #Android, #Blackberry, #WindowsPhone, #CloudComputing,…
* DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như #Google, #Amazon, #Microsoft,…
* DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, #USA, #Singapore, #Germany, #France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Mời quý vị tham khảo hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Rất hân hạnh được phục vụ quý khách và kính chúc quý khách tràn đầy năng lượng!

Xem thêm:

Phát triển ứng dụng mobile trên sàn bất động sản, mạng xã hội BĐS, tìm BĐS theo mô hình uber

Tìm bất động sản, tìm nhà đất, tìm phòng theo mô hình uber trên smartphone

Tặng mã nguồn mạng xã hội giống y Facebook

Có thể bạn quan tâm:

MẠNG XÃ HỘI ĐỊA ĐIỂM | Tư vấn, xây dựng, chuyển giao & đồng hành


Xem mô tả chi tiết hơn tại đây >>

Tặng Mã nguồn mạng xã hội giống y Facebook


Xem mô tả và link download tại đây >>

Quản lý thu chi kinh doanh, tài chính cá nhân,... trên điện thoại và máy tính bảng.

Đầy đủ tính năng cần thiết và dễ dàng sử dụng. Dùng miễn phí nhưng an toàn tuyệt đối!

Quản lý thu chi kinh doanh.
Quản lý thu chi bán hàng online.
Quản lý thu chi cửa hàng.
Quản lý vay nợ, trả nợ.
Quản lý thanh khoản hợp đồng.
Quản lý tài chính cá nhân.
Quản lý tài chính hộ gia đình.
Quản lý tài khoản tiền mặt, tài khoản ngân hàng.
An toàn, không sợ bị lộ dữ liệu tài chính.
Dễ dàng thao tác mọi lúc mọi nơi.

* Ứng dụng của chúng tôi hoàn toàn miễn phí, chạy offline, trên ứng dụng chỉ có banner quảng cáo nhỏ của Google. Chúng tôi không thu thập dữ liệu người dùng, không cài cắm các phần mềm độc hại, không gây tốn pin,...

Cài đặt và sử dụng hoàn toàn miễn phí và an toàn khi sử dụng cho điện thoại và máy tính bảng Android TẠI ĐÂY >>

hoặc qua QRCODE sau:

quản lý thu chi trên smartphone android

Cài đặt và sử dụng hoàn toàn miễn phí và an toàn khi sử dụng qua file APK, tải file tại đây >>

 Xem hướng dẫn chi tiết từng tính năng tại phần Hướng dẫn >>

 

 

Bằng cách đăng ký kênh và chia sẻ bài, bạn đã cùng DVMS chia sẻ những điều hữu ích