ارائه‌ی روشی برای سنجش میزان شباهت مکانی کاربران در سیستم های توصیه گر مکان مبنا با رویکرد امنیت داده‌های اجتماعی

نوع مقاله : مقاله علمی

نویسندگان

1 گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران،

2 گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

10.22034/amn.2026.130.1025

چکیده

برای ارائه‌ی خدمات مکان‌مبنا در شبکه‌های اجتماعی مرسوم، می‌بایست خلأ میان این شبکه‌ها و دنیای فیزیکی را با افزودن بُعد مکان پر کرد. یکی از راهکارهایی که با هدف افزودن بُعد مکان به ساختار شبکه اجتماعی ایجاد شدند، شبکه‌های اجتماعی مکان‌مبنا هستند. امروزه استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر موجب شده است تا کشف و جستجوی مکان‌های مدنظر افراد در کوتاه‌ترین زمان ممکن، انجام گیرد. اساس کار سیستم‌های توصیه‌گر مکانی، تعیین میزان شباهت بین کاربران است. در این پژوهش دو معیار برای تعیین میزان شباهت مکانی کاربران با درنظرگرفتن ابعاد امنیت داده‌های اجتماعی ارائه گردید. معیار اول با تمرکز بر مکان‌های مشترک و تاریخ بازدید، بازدیدهای مشترک را به دو گروه هم‌زمان و غیرهمزمان تقسیم و میانگین ترکیبی آن‌ها را محاسبه می‌کند. معیار پیشنهادی دوم با تلفیق سه معیار کلیدیِ شباهت سفارشی (تمرکز بر اشتراک‌های مکانی-زمانی)، شباهت کسینوسی (تحلیل جهت‌گیری حرکات) و ضریب همبستگی پیرسون (سنجش رابطه خطی رفتاری)، امکان ارزیابی چندبعدی رفتار کاربران را فراهم می‌کند. معیارهای پیشنهادی با روش‌های متداول سنجش شباهت، شامل ضریب همبستگی پیرسون، شباهت کسینوسی و ضریب جاکارد، مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج مقایسه نشان می‌دهد که هر دو معیار پیشنهادی، عملکرد بهتری نسبت به ضریب جاکارد دارند، اما در مقایسه با شباهت کسینوسی و ضریب پیرسون عملکرد ضعیف‌تری از خود نشان می‌دهند. با این حال، به منظور سنجش دقت در معیارهای پیشنهادی، با استفاده از معیارهای میانگین خطای مطلق و جذر میانگین مربعات خطا، نتایج حاکی از برتری قابل‌توجه روش‌های پیشنهادی دارند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Providing a Method for Measuring the Spatial Similarity of Users in Location-Based Recommender Systems with a Social Data Security Approach

نویسندگان [English]

  • Mohammad Nazari Farokhi 1
  • Bijan Nahavandi 2
  • Hessam ZandHessami 2
1 Department of Information Technology Management,, Science and Research Branch,, Islamic Azad University,, Tehran,,Iran
2 Department of Information Technology Management,, Science and Research Branch,, Islamic Azad University,, Tehran,, Iran
چکیده [English]

To provide location-based services in conventional social networks, the gap between these networks and the physical world must be bridged by adding the location dimension. One of the solutions developed to add the location dimension to the social network structure is location-based social networks. Today, the use of recommender systems has enabled the discovery and search for places of interest to individuals in the shortest possible time. The fundamental principle of location-based recommender systems is determining the degree of similarity between users. In this research, two criteria were presented for determining the spatial similarity of users, considering the security aspects of social data. The first criterion, by focusing on common locations and visit history, divides shared visits into two groups, simultaneous and non-simultaneous, and calculates their combined average. The second proposed criterion, by integrating three key measures—custom similarity (focusing on spatial-temporal commonalities), cosine similarity (analyzing movement direction), and the Pearson correlation coefficient (measuring linear behavioral relationships)—enables a multi-dimensional evaluation of user behavior. The proposed criteria were compared with common similarity measurement methods, including the Pearson correlation coefficient, cosine similarity, and the Jaccard coefficient. The comparison results show that both proposed criteria perform better than the Jaccard coefficient, but they demonstrate weaker performance compared to cosine similarity and the Pearson coefficient. However, to assess the accuracy of the proposed criteria using the mean absolute error and root mean square error metrics, the results indicate a significant superiority of the proposed methods.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Social networks
  • location-based services
  • recommender system
  • user spatial similarity