FCS 11(6) 文章 | 从Instagram图片轨迹中挖掘兴趣圈模式进行旅行线路推荐

导读

Instagram是一款流行的图片分享社交应用软件，游客们使用Instagram记录旅行信息，沿着游客的旅行轨迹生成了大量带有时空信息的地理标记图片。这些Instagram图片轨迹包括了出游路线、旅客密度分布、以及游客的行为、偏好和移动模式。因此，挖掘Instagram图片轨迹对于旅行向导和出游推荐系统类的手机或基于地址的社交应用软件非常有用。

然而，目前鲜有研究工作可从不同游客的Instagram图片中提取出兴趣类似的一小组人的旅行轨迹。为此，本文提出了一个创新的概念：兴趣圈（coterie），揭示在相同位置和路径，游客拍摄的Instagram图片中隐藏的具有代表性的旅行轨迹模式。文章描述了三方面工作发现，包括兴趣圈（coterie）、封闭兴趣圈，和基于封闭兴趣圈的出游路线推荐系统。

本文首先基于Instagram的地理标记照片，建立了一个统计可靠的轨迹数据库，并使用DBSCAN方法对这些轨迹进行聚类，以发现旅客密度。然后，将每个原始时空轨迹转换成一系列的集群。通过Cluster-Growth算法，再进一步将所有有差异的封闭兴趣圈识别出来。最后，在封闭兴趣圈上应用了距离感知和从众性感知的推荐策略，推荐出受欢迎的旅行线路。文章最后使用可视化演示结果和大量的实验结果展现了本文方法的高效性。

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文章精要

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Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社出版、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为李未院士，执行主编为熊璋教授和周志华教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。

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