融合位置和社交属性的热点轨迹聚类算法

提出一种新的热点轨迹聚类算法(LSHT),结合社交网络中的位置属性和社交特征,利用基于位置的社交网络(LBSN)用户中的好友关系特征,引入用户亲密度和用户活跃度,对用户之间的联系进行分析;提出对用户轨迹进行评分的评分函数,计算用户轨迹的影响力。结合用户亲密度和轨迹评分值,挖掘用户好友中的热点轨迹。该算法能够将热门轨迹中的不真实轨迹进行过滤。实验表明,该算法能更快更准确地挖掘出用户好友中的热点轨迹。