科研项目经历
■基于兴趣的下一跳兴趣点推荐
下一跳兴趣点推荐是移动社交网络中一个有趣的主题，能提供的个性化的基于位置服务。在本论文中，我们提出了一个基于兴趣的下一跳兴趣点推荐算法，综合考虑了相似用户间的位置兴趣以及上下文信息，如时间地点好友倾向等，来进行下一跳兴趣点推荐。我们基于用户兴趣上下文场景特征，提出了一套时空主题模型来描述用户的位置兴趣。我们提出一套监督学习预测模型来进行下一跳兴趣点推荐。基于格瓦拉数据集的实验证实了我们提出算法的准确性和有效性。
■基于兴趣的地理社群划分
现有的社群划分算法注重社群间高内聚低耦合的特性。随着社交网络是兴起，人们愿意在社交网站上对自身地理位置进行签到。而通过社群划分, 我们可以将社交网络中的人归类到不同的社群，方便描述人的社群属性，以及为后续服务带来可能。我们从客观的用户位置签到数据出发，结合用户关系，通过挖掘签到数据所对应的用户兴趣，从而对人们进行基于兴趣的地理社群划分。我们基于Topic Model和Auto Encoder对社交网络上的签到数据进行分析。
■基于分布式缓存推送的基于位置服务位置隐私保护机制
位置隐私是基于位置服务的重要话题。用户需要向服务器发送自身地理位置，服务器被攻破将造成用户的位置隐私泄露。我们提出了一个基于分布式缓存推送的基于位置服务位置隐私保护机制。这个机制使用随机游走模型，在人群密集地点部署缓存服务器并存储与此地位置相关的数据，并推送最相关数据给周围用户。用户收到了热门数据而没有泄露自身的位置隐私，并且会达到K匿名的匿名度。实验证明这种机制覆盖率高，缓存命中率高，通讯开销低。
■Gossip Dog移动社交平台-基于手机蓝牙和wifi的时延容忍网络
我们使用HTC Wildfire G8手机，在其andriod系统上开发了基于手机蓝牙和wifi的时延容忍网络移动社交平台APP。这个APP可以做到用户不需要移动网络只凭自身蓝牙和wifi以adhoc的形式，向周围的手机发送信息。最终这个APP所收集的数据提供给合作的德国哥廷根大学作为论文实验数据。
