1. 毕业设计（论文）主要目标：
通过对不同社交网络信息挖掘算法的原理研究和实际验证分析，能够对比得到不同算法在挖掘带有地理信息属性的信息时的效果，经验证分析可以判断地理信息在社交网络中用于不同用途时应采取何种算法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.基于位置社交网络的用户轨迹相似性挖掘方法。
该方法首先针对位置社交网络的签到点，提出了基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法（Clustering-Area-Radius-BasedAdaptiveDensityClusteringAlgorithm,CARBADCA），该基于聚类区域半径的自适应密度聚类算法首先对用户签到点进行自适应聚类操作，得到用户访问的自适应分层位置区域；在此基础之上，提出用户轨迹相似性双重加权模型(UserTrajectorySimilarityDoubleWeightedModel,UTSDWM),首先利用向量空间模型分别计算用户在不同分层位置区域下的加权相似性，再通过加权各层次上的相似性以得到用户行为轨迹上的总体相似性。
2.关联规则挖掘算法Apriori和FP-Growth算法。
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3. 主要参考文献
[1] 陈彦敏.基于地理位置的社交网络信息应用方法研究[J].电子技术与软件工程,2015(07):34-35.
[2] 李华.社交网络的信息挖掘应用案例研究[J].科学咨询(科技管理),2015(06):83-84.
[3] 石磊,杜军平,周亦鹏,叶杭,赖金财,何奕江.在线社交网络挖掘与搜索技术研究[J].智能系统学报,2016,11(06):777-787.
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