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1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着GPS技术的发展，基于位置的社交网络已经成为互联网研究的重要方向。基于位置的社交网络模型包括用户、活动类别、时间、兴趣点四个域，网络模型中既有用户-用户的传统链接，又有用户-活动类别-时间-兴趣点的超链接，已有的图嵌入方法无法很好地应用于LBSN数据复杂的网络结构，针对现有的LBSN算法，本文提出了一种新的基于超图的图嵌入改进算法，很好地解决了LBSN复杂网络结构的问题。
论文提出的算法首先根据随机游走算法来采样用户的签到数据和社交关系数据，然后根据采样数据采用随机梯度下降、负采样等技术等进行节点嵌入，最后根据节点之间的相似性来进行社交好友和地点推荐算法的研究。
论文以LBSN算法为基础，对社交网络中的好友、兴趣点进行预测。选择一门编程语言实现预测功能，给出问题求解结果。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）研究LBSN算法工作原理，选择一门编程语言实现基于LBSN算法的社交好友和地点推荐算法，给出问题求解结果。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周论文开题；
第6周—第12周撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
[1]Shaosheng Cao; Wei Lu; Qiongkai Xu.Grarep: Learning graph representations with global structural information[C].CIKM. ACM,2015, 891–900.
[2] Aditya Grover ; Jure Leskovec.node2vec: Scalable feature learning for networks[C]. KDD. ACM, 2016, 855–864
[3] Salvatore Scellato; Anastasios Noulas;Renaud Lambiotte; Cecilia Mascolo. Socio-spatial properties of onlinelocation-based social networks[C].ICWSM 11 (2011).329–336
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