1 引言
随着信息化进程的推进以及网络技术的发展，越来越多的人开始认识到互联网作为信息来源的重要性。尤其是移动互联网在信息技术领域有着广阔的应用前景。移动互联网的可移动、方便携带等特点，已成为人们获取信息的重要手段。目前针对移动互联网，研究人员提出了许多新的技术和新的应用。然而在发展的同时也带来了一些新的问题，结合终端特点为用户提供更为贴心的信息服务，是研究人员需要解决的重要问题。移动终端的地理位置产生实时变化，如何结合移动情境，提高互联网应用的用户体验有十分重要的意义。
社交网络是指以一定社会关系或共同兴趣为纽带、以各种形式为在线聚合的用户提供沟通、交互服务的互联网应用。这种以人的关系为核心的方式建立的社会关系网络形成了以用户为中心、以人为本的互联网应用。
对移动社交网络来讲，在原有网络的基础上增加地理位置这一维度的实时信息，用户实时在网络中分享位置信息或者使用智能终端提交实时位置信息到网络中去。这样一种将地理位置信息和社交关系信息相结合的网络，称作基于地理位置的社交网络。其中的位置信息将网络与现实连接了起来，在现实世界和网络服务之间架起了一座桥梁。
2 基于地理位置的社交网络的信息特点
随着位置获取技术的发展，越来越多的定位技术被运用到网络和智能终端中来。通过智能终端可以获得现实空间中的物理位置。基于地理位置的社交网络是一种使用地理位置服务的功能的社交网络，其基本功能不仅包括社交网络的基本功能，如、发送消息，接收消息、建立关系等;而且在地理空间和感知与识别技术支持下，产生的地理空间信息有关的新功能。在原有的用户基本信息中增加用户地理位置这一维度的实时信息，用户可以实时提交自己由网络或者终端采集到的实时地理位置，由此使社交平台具有了地理位置这一特征。
这种基于地理位置的社交网络，它不同于朋友圈一样通过熟人朋友建立起来的社交圈，而是通过地理位置标注发现用户身边有趣的事物的位置，分享用户身边的兴趣，比如可以供用户上传带有地理位置标注照片的网站，用户可以在一条带有地点的关于某个事物中发表评论，或者可以在城市的某地点进行签到，实时分享自己所处的位置。
地理位置的可以划分为：
(1)绝对的地理位置，如经纬度，具体标明地理位置。
(2)相对的地理位置，如距离终点的距离。
(3)语义上的地理位置，如在某某商场附近。
在地理位置的基本属性的基础上可以研究出的信息具有以下的特点：
(1)研究地理位置与个人的关系：空间中位置与人的活动的相互影响关系，用户在不同的地点具有不同的特征。用户在不同时间出现在不同位置，具有很强地变化性。在地理位置相关数据的连续性和动态性，需要新的技术创新。
(2)研究地理位置之间的关系：用户标注的位置间的关系以及用户与用户朋友标注位置之间的相关联系。
(3)挖掘在空间和时间上的关联关系：用户在空间和时间上在某个位置的相关短文本信息的关联性。用户在某个位置点进行联系，互联网中的文本信息、图片、视频等都是位置服务的基本数据对象。
3 基于地理位置的社交网络信息数据的应用方法根据应用的方式不同可以分为以下几种：
3.1 基于网络结构的方法研究
基于网络结构的应用技术通过研究统计各个社交网络所包含的信息量或链接地理位置与标注的地理位置的关系来获取网页的主题信息。这种方法采用了图的基本数据类型，具有一定的普遍性。
Wang 等人对用户的社区现象进行了研究，与传统的社交网络不同，基于地理位置的社交网络中的用户活动比较分散，没有明确的分组，用户在不同地点的兴趣和行为，会产生不同的活动圈子，用户通过在地理位置的标注记录进行研究，从用户社交的层面，提出一种用户聚类方法，挖掘出用户的社区现象，即传统的社团发现问题。将用户和位置的关系用图表示出来，挖掘用户和位置之间的边的关系，提出三种度量边关系的方法，利用边的关系，将用户的在地理位置的标注进行聚类，从而实现社团发现。
Cheng 等人研究了位置共享服务中的用户在地理位置的标注行为，挖掘出了用户在日常生活中的流动性，从而可以有针对性地开发个性化的移动应用产品，提供更智能化个性化的推荐服务。文章研究了在地理位置的标注中的时间信息、位置信息、社交信息和关于在地理位置的标注的文本描述信息。从这些原始信息出发，分析研究了影响用户在地理位置的标注行为的因素。
Cho 等人对移动手机中用户的在地理位置的标注行为做了研究，解释了为什么用户在地理位置的标注会呈现这样的行为，也即我们一般认为的行为，人们总是频繁地到家庭或者工作附近的地方去在地理位置的标注，而不是去很远的地方去进行在地理位置的标注。
3.2 基于预测和推荐方法研究
基于地理位置的社交网络研究另一个重要的方面是研究社交网络中的各种用户相关联的应用问题。主要是预测和推荐方法。预测和推荐问题一直是基于地理位置的社交网络领域研究的重点。通过节点链路的预测方式，其主要的核心内容在于判断两个节点未来会不会产生关系，也常常用来做推荐方面的应用。
Sang 等人对用户手机产生的在地理位置的标注数据进行挖掘，利用概率方法，将在地理位置的标注中的位置兴趣点进行排序，进而给终端用户进行推荐，该方法的创新之处是借助马尔科夫链，估计出用户从一个位置点到另一个位置点的转移概率。
Ying 等人也是对在地理位置的标注数据进行研究，进而提出一个针对城市兴趣点推荐的模型，模型综合考虑了用户的偏好，用户的社交关系和兴趣点的属性特征。模型的不足之处是，在将用户的偏好进行定量时，常常会出现偏差，同时需要对兴趣点进行先验属性特征的计算。在针对在地理位置的标注数据推荐
4 结束语
基于地理位置的社交网络的发展，学术界进行了许多相关的研究。这里面涉及的问题主要集中在位置信息数据的表示。本文主要探讨了基于网络结构的方法研究和预测和推荐方法的这两类常用的数据应用方法的技术及其发展现状。技术各有其优缺点，在实际应用中，只有将技术结合起来，取长补短，才能将社交网络中的地理位置属性得到更好的应用。
