移動網際網路在近年來經歷了快速的發展，全球使用者數已接近30億。人們在移動網際網路上享受著各種便利的服務，如交友、點餐、求職、閱讀新聞、觀看視訊、釋出照片、分享旅行等等。可以說，網路生活已經滲透到了我們現實生活中的方方面面，二者不僅相互關聯和相互影響，其中一些領域已經發展到互補關係甚至代替關係。無論是在網路空間還是現實空間，人與人之間都會存在著由工作、出行、休閒等原因而產生的各種關係。我們的日常行為或多或少都會受到社交關係的影響。比如，我們會購買朋友推薦的商品，去某一個公司拜訪客戶，或者和家人一起去某個城市度假。

過去，由於缺乏相關資料，人們只能孤立地研究人類行為在不同空間的特徵，而移動網際網路的興起，特別是同時包含了社交關係和位置資訊的

我們用餘弦相似度來定義使用者出行軌跡的相似性，用“是否是好友”、“是否有共同好友”、“共同好友的個數”以及“共同好友的多樣性（以共同好友網路中連通子圖的個數來度量）”這四個指標來描述好友之間的社交網路接近性[4,5]。統計結果顯示，相比非好友，好友之間的平均軌跡相似性要高的多，而有共同好友則會進一步提升彼此的相似性。出乎意料的是，在相關係數、概率分佈和假設檢驗等多種統計工具的支撐下，我們發現共同好友的數量並不會對使用者之間的軌跡相似性產生積極作用，反而是那些共同好友的多樣性更強的使用者有著更高的軌跡相似性（具體分析方法請見文獻[6]）。也就是說，共同好友的來源多樣性在影響好友之間的軌跡相似性上有著比數量更為重要的作用。我們進一步使用其它相似性指標重複實驗，驗證了結果的魯棒性。

我們的研究不僅建立了人類行為相關性的分析框架，而且對於尋找行為相似性更高的使用者進行軌跡預測[7]、商品推薦[8]、鏈路預測[9]等場景都有著直接或潛在的應用價值。

參考文獻：

[1] Cho, E., Myers, S. A.& Leskovec, J. Friendship and mobility: User movement in location-basedsocial networks. In Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conferenceon Knowledge Discovery and Data Mining, 1082–1090 (ACM, 2011).

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[6] Fan, C. et al. Correlationbetween social proximity and mobility similarity. Scientific Reports 7, 11975(2017).

[7] Lian, D. et al. MiningLocation-Based Social Networks: A Predictive Perspective. IEEE Data EngineeringBulletin 38, 35–46 (2015).

[8] Lü, L. et al. Recommendersystems. Physics Reports 519, 1–49 (2012).

[9] Lü, L. & Zhou, T. Linkprediction in complex networks: A survey. Physica A: Statistical Mechanics andits Applications 390, 1150–1170 (2011).

論文資訊：

Chao Fan, Yiding Liu, Junming Huang, Zhihai Rong, TaoZhou. Correlation between social proximity and mobility similarity. Scientific Reports, 2017, 7: 11975.

論文連結（可免費下載）：