基于位置的社交网络用户签到及相关行为研究

Web2.0时代,空间定位技术不断成熟,使得基于位置的社交网络(LBSN)快速发展。LBSN用户的典型行为是签到以及针对签到地进行评论等。探索用户签到及相关行为的规律及背后动机,可以更好地了解用户的需求,发现系统设计与用户需求的不匹配之处,这对LBSN类应用的设计和开发具有一定的指导意义。利用在线数据抓取工具GooSeeker抽样国内典型的LBSN嘀咕网的用户数据。通过对获取的数据进行处理、分析,获知用户签到行为特点。同时关注用户发布的签到地评论的内容,并且使用分类工具SVMCLS将用户对麦当劳的评论划分为不同的倾向级别,从而得到用户对麦当劳的主观情感倾向性。结果发现嘀咕网用户签到的时间和地点存在规律性特征。用户趋向于在签到地做出正面的评论,并且评论的内容比较简短。这些发现有助于LBSN类系统设计和开发人员更好地了解用户,获知用户的需求,最终完善自己的设计,为用户提供更好的应用服务。