[01201275]基于社群智能的大规模移动社交网络社区发现和时空交互模式挖掘技术研究

本项目旨在研究将社群智能应用于大规模移动社交网络社区发现和时空交互模式发现的新型算法、数据结构、性质和定理,以数据库、人工智能、知识发现技术为手段,建立高效准确的数学模型和方法,在一个或两个具体应用（如智慧校园、健康辅助医疗）上解决实际问题,对提出的应用基础问题和理论进行深入探索,具体内容如下： （1） 大规模移动社交网络宏观社区结构特性分析及新型社区发现技术。 1) 利用真实移动社交网络数据构建复杂社会网络,借助复杂网络的拓扑特性理论分析移动社交网络的直径缩减属性和稠化定律,挖掘不同网络的拓扑性质。 2) 结合移动社交网络个体的时空特性设计层次型或基于模块度的聚类算法,从结构上对移动社交社会网络节点进行类型划分,进而实现移动社交网络的社区发现。 （2） 基于群体智能的大规模移动社交网络时空语义获取及交互模式发现算法。 1) 对不同的特征或情境信息进行集成,借助社群智能和人工智能技术挖掘用户时空交互行为模式。 2) 设计一种个体时空相似性度量方法对具有相似行为特征的个体聚类识别,或者利用协同过滤方法挖掘指定用户的相似（兴趣相同）用户,综合相似个体对某一信息的评价,为不同用户提供精准的个性化服务。