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尽管人类活动模式表现出较大的自由度，但也表现出受制于地理和社会限制的结构化模式．针对移动通信网络领域中个性化服务推荐问题，结合社会化网络分析方法，提出一种融合多种上下文信息的社交网络推荐算法．该算法在利用用户的地理位置和时间信息的基础上，深入挖掘潜在的用户社会关系，辅助用户寻找与其偏好相似的用户，然后结合移动用户的社会关系进行相应的推荐，有效解决推荐的准确性问题．这些发现有助于LBSN类系统设计和开发人员更好地了解用户，获知用户的需求，最终完善自己的设计，为用户提供更好的应用服务．在真实数据集上的实验结果