在线社交网络中的位置服务研究进展与趋势_翟红生

ZHAI Hong-shenga ，YU Hai-pengb
（ a． Dept． of Management Science ＆ Engineering，b． Dept． of Computer Science ＆ Engineering，Henan Institute of Engineering，Zhengzhou 451191，China）
1. 2 基于社交网络的位置预测
并不是所有的用户都提供自己的位置坐标，然而几乎所有 的社交网站在注册时都需要用户填写地址信息，如 × 国 × 省 × 市。这些地址信息大都是粗略的，有些地址信息甚至是用户为 避免暴露自己的隐私而填写的虚假信息。目前产业界所采用 的用户位置预测的方法是将 IP 地址映射到某城市或某一预先 定义好的区域。这一方法虽然可以获得大多数用户的位置信 息，但是得到的位置信息不精确，并且对移动互联网服务提供 商来说，很难得到用户的精确位置信息。
第 30 卷第 11 期 2013 年 11 月
计算机应用研究 Application Ｒesearch of Computers
Vol． 30 No． 11 Nov． 2013
在线社交网络中的位置服务研究进展与趋势*
翟红生a ，于海鹏b
（ 河南工程学院 a． 管理科学与工程系； b． 计算机科学与工程系，郑州 451191）
在 LBSN 中，服务提供商根据用户的位置向其提供个性化 的在线社交网络服务，因此用户位置信息的获取成为提供服务 的前提条件。在客户端，移动设备利用自身的传感器辅以无限 网络进行测量，然后通过三角测量法或差分法可以计算出用户 的位置坐标。然而当客户端没有定位功能或不愿提供位置坐 标时，服务端仍可以通过社交网络数据进行分析，进而预测用 户的位置信息。 1. 1 基于传感器的定位技术［5］
Abstract： In location-based social networks，people obtain services，such as friends or locations recommendation，travel routes recommendation，and so on，according to publish location-embedded media． Both of people and locations are objects of location-based social network and locations bring social networks back to reality，bridging the gap between the physical world and online social networking services． This paper surveyed the researches on locations acquisition，users understanding，locations understanding，information sharing and disseminating and locations privacy in location-based social network，and provided a summary for future research issues． Key words： social network； location-based service； LBSN（ location-based online social network） ； trajectory； privacy
1 位置信息的获取
入真实有效的地址信息，即使用户填写了地址信息，也只细化 到城市这一级别。虽然用户的地址信息可能不真实，但是仍然 可以通过隐示的上下文信息（ 如 IP 地址、微博发言涉及的地理 位置等信息） 分析出用户的位置信息。文献［11］采用了机器 学习的方法对推文（ tweets） 进行分析从而预测用户的位置信 息。文献［12］通过分析发现用户间的连接关系随着距离的增 大而逐渐减弱，采 用 了 已 知 用 户 的 位 置 来 预 测 未 知 用 户 的 位 置，并通过实验证实了该方法优于基于 IP 的位置预测方法。 不同于文献［11，12］，Popescu 等人［13］ 对 Flickr 网站中用户图 片的标签进行分析，也可以得到用户的位置信息。
在 LBSN 中，用户不仅可以通过移动设备追踪和共享与位 置相关的信息，还可以从用户产生的位置相关信息中发现协同 社会知识并加以利用。例如具有相同爱好的用户在网上相识
收稿日期： 2013-04-02； 修回日期： 2013-05-17 基金项目： 河南省科技计划资助项目（ 122300410174） 作者简介： 翟红生（ 1975-） ，男，河南巩义人，讲师，硕士，主要研究方向为计算机应用技术（ xuezhelw@ 163． com） ； 于海鹏（ 1979-） ，男，河南鲁山 人，讲师，硕士，主要研究方向为计算机应用与网络技术．
关键词： 社交网络； 位置服务； 基于位置的社交网络； 轨迹； 隐私
中图分类号： TP393
文献标志码： A
文章编号： 1001-3695（ 2013） 11-3221-07
doi： 10． 3969 / j． issn． 1001-3695． 2013． 11． 004
Present situation and trend of research of location-based service on online social networks
LBSN 是一种包含人与人之间的关系、人与位置之间的关 系、位置与位置之间的关系的异构复杂网络，如图 1 所示。人 与人之间的关系 表 示 用 户 之 间 的 交 互，代 表 了 传 统 的 社 交 网 络； 人与位置之间的关系表示人与地理位置之间的交互，如用 户何时访问过该地点； 位置与位置之间的关系表示位置之间的 相关性。其中，位置信息通常隐含在用户产生的添加了标签的 媒体信息中，如文本、图片、视频、音频以及 GPS 提供的用户轨 迹等。
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计算机应用研究
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并一起去旅游或参加活动等，在这个过程中，用户之间通过虚 拟的网络世界产生联系，然后在现实社会中巩固和加强这种联 系，位置信息作 为 纽 带 将 虚 拟 的 网 络 世 界 与 现 实 世 界 联 系 起 来。LBSN 催生了许多新的在线社交网络服务，如位置或好友 推荐、旅行路线推荐等，这些服务在给用户提供了便利的同时 也给普适计算研究人员提供了新的研究机遇。因此，如何分析 用户的位置感知信息，识别用户、位置及信息的共享与传播是 一项有意义而又富有挑战的研究课题。
随着移动定位设备的普及和在线社交网络的发展，位置服 务和在线社交网络正趋于融合，即产生了 LBSN（ location-based online social network ） 。 典 型 的 LBSN 有 Foursquare、Geolife、 Brightkite 等。在 LBSN 中，服务提供商与商家合作，用户通过 签到等方式获得商家的一些优惠服务。Foursquare 等 LBSN 从 运营开始就吸引了大量的用户，并且用户数量仍在迅速增长； Twitter、Facebook 等传统在线社交网络也意识到了位置服务的 重要性，并增加了相应的位置服务。据世界著名市场调研公司 ABI Ｒesearch 预测，基于位置的社交网络用户在 2013 年将达 到 8 200 万，总收益将达到 33 亿美元［4］。
0 引言
基于位置的服务（ location-based service） ，简称位置服务， 是利用 GPS（ global position system） 、WLAN（ wireless local area networks） 、窝蜂网等技术获得移动终端的位置信息，并通过无 线网络向移动终端提供基于位置的服务［1，2］。随着 Web 2． 0 应用的不断推广，Facebook、YouTube、Twitter、Flickr 等在线社交 网络（ online social network） 越来越受到人们的欢迎。在在线社 交网络中，用户不但可以进行信息交互，还可以分享博客、视 频、图像、位置等信息。在移动计算领域，位置服务和在线社交 网络服务都是最受用户欢迎的移动互联网应用［3］。
基于传感器的定位技术主要有： a） 卫星定位技术。利用太空中的人造卫星对移动终端进 行定位，如 GPS、北斗卫星导航系统、伽利略卫星导航系统等。 GPS 提供军、民两种定位精度，军用精度低于 10 m，供美军及 其盟友使用； 民用精度在 20 m 左右，对全世界免费开放。GPS 保证在任意时刻、地球上任意一点都能同时接收到四颗卫星发 出的信号，以便实现导航和定位等功能。虽然 GPS 的定位精 度高，但信号易受遮蔽物的影响，适合应用在室外比较开阔的 场所。 b） 网络定位。为了弥补卫星定位在室内的不足，网络定 位和感知定位等适用于室内定位的技术近年来成为研究的热 点。网络定位是指利用 WLAN、窝蜂网络等基础设施对移动终 端进行定位的技术。随着 3G 业务及支持 WLAN 的移动终端 日益普及，WLAN 作为与 3G 互补的无线宽带接入方式被广泛 部署，WLAN 定位也引起了国内外学者的广泛关注。根据定位 原理的不同，WLAN 定位可分为最近接入点定位［6］、几何计算 定位［7］和位置指纹定位［8］。 c） 感知定位。它是指在空间内部署传感器，当移动终端 进入传感器的感知区域时，便能识别其位置。感知定位使用的 信号主 要 有 ＲFID （ radio frequency IDentification） ［9］、蓝 牙［10］ 等。感知定位与网络定位采用相同的定位原理，区别是信号的 覆盖范围不同。WLAN 的典型覆盖范围为 50 ～ 100 m，而蓝牙 和 ＲFID 分别为 10 ～ 15 m 和 1 ～ 10 m。
2. 1 相似用户的识别
LBSN 中含有大量的位置信息，这些位置信息不仅记录了 用户的历史位置，还能反映用户的兴趣爱好、生活习惯等特征。 通过对用户的历史位置进行建模可以分析出用户的行为模式， 然后根据用户行为模式之间的相似性向用户推荐潜在的好友 或进行用户行为的异常检测［17］。文献［18，19］通过分析轨迹 来度量用户之间的相似性。不同的是，文献［18］采用了 HGSM （ hierarchical-graph-based similarity measurement） 对用户的轨迹 建模，而文献［19］采用 PST（ probabilistic suffix tree） 对用户的 轨迹建模。Ying 等人［20］在分析用户轨迹的相似性时不但考虑 了用户的历史轨迹，还考虑了轨迹所附带的语义信息，即与轨 迹相关的地理信息。