I denna handledning presenteras den senaste forskningen som ligger i skärningspunkten mellan två heta ämnen i datahanteringsgemenskapen: (1) sociala nätverk och (2) rörlighet. I denna handledning ger vi en översikt över existerande forskningsarbete, system och tillämpningar relaterade till både sociala nätverk och mobilitet. Dessutom introducerar vi flera resurser (t.ex. datauppsättningar, programvaruverktyg) samt en lista över lovande forskningsinriktningar. Sociala nätverk online, som Facebook och Twitter, har blivit mycket populära under det senaste årtiondet. Användare registrerar sig på nätet sociala nätverk för att hålla kontakten med sina vänner och familj, lära sig om sina nyheter, få rekommendationer från dem och engagera sig i sociala evenemang online. När mobila enheter (t.ex. smarta telefoner, GPS-enheter) blev allmänt förekommande blir platsbaserade sociala nätverkstjänster (t.ex. Foursquare och Facebook Places) allt populärare. Till exempel, i september 2012, Foursquare hävdar att ha över 25 miljoner människor över hela världen, och över miljarder check-ins med miljontals fler varje dag. Användare, i en plats-baserade sociala nätverk, är associerade med en geo-lokalisering, och kan varna vänner när de besöker en plats (t.ex. restaurang, bar) genom att checka in på sina mobiltelefoner (t.ex., iPhone, Android). Ökningen av lokaliseringsbaserade tillämpningar för sociala nätverk har lett till framväxten av både sociala nätverk och rörlighet sida vid sida, vilket har lett till nya forskningsutmaningar och möjligheter. Denna handledning presenterar den toppmoderna forskningen som ligger i skärningspunkten mellan både: Social Networking och Mobility. Sammanslagningen mellan sociala nätverk och rörlighet [33, 4, 8, 46] sammanförde följande datatyper: (1) Social Networking data: representerar vänskapen mellan olika användare (vanligtvis representeras av ett socialt diagram) samt alla typer av sociala interaktioner mellan användare. (2) Spatial/Spatio-temporal data: representerar användarna geo-lokaliseringar, arenor (t.ex. restaurang, gym, köpcentrum) geo-lokaliseringar och information om användare som besöker olika * Detta arbete stöds delvis av National Science Foundation under Grants IIS-0952977 och IIS-1218168. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. platser vid olika tidpunkter. (3) Användare Åsikter data: representerar hur mycket en användare gillar de platser hon besöker genom att uttrycka (t.ex., Alice besökte restaurang A och gav det en betyg på fem över fem). Vi illustrerar sedan hur olika kombinationer av denna datatrilogi har utnyttjats för att utforska nya trender och av utvecklare för att bygga nya mobila applikationer [4, 8, 16, 42]. Sociala nätverk data management forskning handlar främst om att hantera användare sociala interaktioner och samarbete, lagra / hämta sociala medier (t.ex., Microblogs, News Feed), och analysera användares beteende. Mobil data management forskning fokuserar på att hantera användaren GeoSpatial plats och kontextuell information. Denna handledning tar en övergripande strategi genom att kartlägga forskningen som kombinerar både socialt nätverkande och rörlighet ur följande perspektiv: (1) Mikrobloggsökning och frågor om sociala nyheter, (2) Rekommendationstjänster, (3) Analys, (4) Crowdsourcing, (5) System- och medievisualisering, och (6) Risker och hot. Sammanfattningsvis består handledningen av följande delar: I den här delen beskriver vi först hur både geolokalisering och socialt medvetande arbetar i konsert för att svara på frågor [3, 1, 7, 6, 5, 13, 21, 30, 35, 38, 41]. Vi presenterar aktuella studier som visar hur både rumsliga och sociala aspekter kan kombineras för att förbättra Microblog sökning och sociala nyheter foderkvalitet. Vi analyserar också befintlig GeoSocial Microblog-sökning och Location-aware Nytt feed questing-system ur ett skalbarhets- och effektivitetsperspektiv. Vi presenterar färska studier som visar att geo-lokalisering frågor i recommender system, och vi manifesterar flera tekniker för att införliva den rumsliga / rumsliga-temporal information [17, 34, 37, 39, 43] sida vid sida med användare åsikter data i traditionella recommender system [16, 28, 36, 31]. Vi lyfter också fram de forskningsprojekt som utnyttjar geosociala datapunkter och banor för rese- och resplansrekommendationer [47, 45]. 3. Vad är det som händer? DEL III: Analys: Vi ger en översikt över beräkningstekniker som används för att analysera GeoSocial data [9, 23, 20, 44] för att lära sig mer om mänskligt beteende, de samhälleliga och ekonomiska konsekvenserna av sådan analys [19, 2]. 4. Vad är det som händer? DEL IV: Crowdsourcing: Vi sammanfattar forskningsarbete som utförs inom området Volontärgeografisk information (VGI) och deltagaranalys. Vi undersöker sedan de senaste tidningarna som behandlar crowdsourcing-ämnet [15, 11, 24, 25, 27, 26] ur ett mobilitetsperspektiv [10, 14]. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. DEL V: System- och medievisualisering: vi lyfter fram system som syftar till att visualisera geosociala medier [22, 33, 48] (t.ex. geotaggade tweets, geotaggade videor) och sociala 1196
Bland dem är sociala relationer mellan rörliga objekt en av de viktiga typerna av semantisk information och måste beaktas av datahanteringsgemenskapen, särskilt när det gäller trenderna för vanliga sociala nätverk online eller platsbaserade sociala nätverk REF.
Mobility and Social Networking: A Data Management Perspective
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}