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1、签:物L、了7勺在勺口怪电子科技大学学报2015年弟二期1数据描述本文研究所采用的数据集来源于两组由手机收集到的经过匿名化处理的地占八、签到信息:数据集D1来自LBS社交网站Gow/alla全球范围内的用户可通过移动端的应用程序或者浏览器进行主动签到从而与好友分享新的地占八、活动和旅行线路数据集D2来自国内某沿海城市的手机QQ用户使用涉及地图服务的应用时被动记录下的地占八、信息0因此两组数据都是用户发生空问移动行为时记录的位置信息包括了用户ID、地占八、经纬度、时问等属性且相比于D2D1由于是用户主动上传分享的故苴/、主动性更强一些0为了保证用户轨迹信息里且/、有统计意义本文在计算可预测性时去
2、掉了地占八、签到里不足100条的用户在去掉不活跃的用户之后D1、D2的用户数里分别为全部用户的8.35%和28.92%但轨迹里却台匕目匕分别达到65J59%和79.33%地占八、数目分别达到全里数据的76.156%和81.00%0两组数据的的大小U0统计两个数据集中全部用户和地占八、的活跃度分布结果如图1所示0用户活跃度N的累积分布如图1a所示两个数据集中用户比例均在大约30个地占八、处开始明显下降这说明在人们的日常生活中大多数人经常访问的地占八、数是有限的对这些有限数里地占八、的访问是较为均匀的0如图1a插图所示曲线在双对数坐标下近似为直线即-ln(P(N)N故两个数据集中用户的活跃度分布的
3、累积形式表现为广延指数分布形式30-31:0()exp(/)c(;P=x-xx苴/、中0x为特征标度指数c即为图1a插图中近似直线的斜率0而由图1b知地占八、的活跃度分布则为幕律分布0这说明在特定地占八、签到的人数且/、有较强的异质性即日常生活中大部分地占八、的访问人数较少同时存在少数热门地占八、且/、有大里的访问人数0这样的现象与购物、占八、评等典型二部图网络的度分布研究结果类似3：2说明在直实系统中行为的主动发出者所覆盖的受众是有限而较为均匀的而行为的被动接收者却可以接受大里而异质的访问0由于Gowualla数据的地占八、精确度非常问里非常少因而苴/、UU曲线要快多后者2.2签到行为的统计
4、特征度信息计算用户i在离并进一步到每个为0式中im表示该用计算每个用户的回转5忤所示该分布同样表现数人在日常生活中的活少数人的活动5M径台匕目匕达里0进一步计算每个用转5忤径之问的Peason相关分别为0.630和0.556即关关系02.3跳转距离相关性用户否存在内在联系是否示着下一步也是长距离问题本文采用文献33标研究所有个体用户高故大部分地占八、的访曲线的衰减速度比QQ的的异质性更强0根据签到记录中的经纬签到过程中的跳转距用户的平均跳转距离户全部轨迹占八、的质心0径苴/、概率分布如图2b为幕律形式说明大多动5忤径是有限的只有到数百、甚至数千公户的平均跳转距离和回系数结果在D1和D2中二者表
5、现为较强的正相相邻的两次跳转之问是一次长距离的跳转也预的跳转?为了研究这个3中定义的记忆性指跳转距离的相关性0若更小因此力商值也必然更大0如图3a所示D2的直实值rea=2.11即用户跳转的不确定性约为2.112,-4与文献20一致0说明在日常生活中用户的被动签到行为在下一时刻可台匕目匕访问的地占八、数是非常有限而主动签到行为可台匕目匕访问的地占八、数要大多即用户行为的主动性会大大提高力商值同时降低可预测性03.2影响可预测性和规律性的因素分析从刖文的统计结果可以看出人类的日常签到行为具有复杂性和规律性交织的特征0那么规律性越强的用户是否更容易预测?访问过更多地占八、的用户、活动径更大的用户是否更难预测?计算每个用户的可预测性ma)in和规律性reaiR之问的Peaison系数结果显示该值在D1和D2中分别为0.057和0.027即规律性与可预测性之问并无明显的
