基于地理信息的用户行为理解【PDF】

基于地理信息的用户行为理解 - Microsoft Research



用户行为理解


 用户行为理解对于提供个性化互联网服务和广告有着极为重要的意义。目前的商用或研究
性系统试图通过分析用户的在线行为以理解用户。它们观察用户如何进行网络搜索，在互
联网上阅读以及写作，通过研究这些在线活动的规律以学习用户的兴趣喜好，例如，我们
可以从用户阅读历史中发现他们对哪一类新闻更加关心，从而设计更好的个性化新闻阅读
体验。然而，这些方法忽略了用户的非在线行为，或称为”物理”行为。这里的物理行为指
的是人们是如何进行购物，用餐，旅游和其它任何发生在真实世界(或称为”物理世界”)的
活动。相对于在线行为，这些活动往往更能准确和完整的代表用户的兴趣。
在本文中，我们关心的是这些活动中的地理位置信息。这里的地理位置信息是指用户活动
的场所，通常用经纬度坐标，地名或兴趣点名称等来表示。地理位置是人们日常行为中最
重要的因素之一，包含着大量的信息。随着移动定位设备和电子地图等互联网地理信息工
具的快速发展，检测用户物理行为中的地理位置信息变得更加方便，因为人们的物理行为
往往会通过在线行为反映出来。例如，人们通常会使用搜索引擎来规划自己未来的活动，
比如在和朋友聚会前搜索一个评价比较好而且离家不远的海鲜餐馆；研究一条更快的去往
目的地的行车路线；以及在网上阅读有关该餐馆的评价文章。在旅游时，不少用户通过使
用支持全球卫星定位系统(GPS)的移动设备来记录他们的位置轨迹，并将它们在网上共享给
自己的朋友。另外，还有很多人通过上载博客文章或者照片来和朋友分享他们的快乐。在
这些应用场景中，地理位置信息可以通过分析搜索查询词，GPS 日志，博客文章甚至图片
来获取。
基于不同类型的数据，我们可以挖掘不同的用户兴趣。例如，搜索查询词包含了用户感兴
趣的地点信息，而个人的位置轨迹可以部分的反映用户的生活规律，博客文章和照片则可
以给出有关特定地点更丰富的信息。通过分析多人的数据，我们还可以进一步了解和地点
相关的统计特性以及不同地点和用户之间联系。在本文中，我们将重点介绍针对两类数据，
即搜索查询日志和个人位置轨迹的研究工作。