基于社交网络签到数据的时空模式挖掘系统的设计与实现
以下是要求：
随着社交网络和移动智能设备的迅速发展，人们将越来越多的日常生活信息分享在社交网络上，例如照片、地理位置、社交关系、行为活动等。目前很多社交网络应用均支持位置签到服务，使得用户的社交体验更有时空感。
签到数据是个体时空轨迹的采样，而个体的生活模式和规律可以从时空轨迹中体现出来。由于生活模式通常具有周期性并且签到数据呈现时空非连续性，因此签到数据表现出类周期性。基于类周期性的签到数据可以推演出个体对于某些地点的规律性访问，我们称为个体的时空模式。本课题面向社交网络签到数据设计并实现一个时空模式挖掘系统，具体功能包括：
1. 设计合理的数据库结构，采用HBase存储社交网络签到数据；
2. 研究社交网络签到数据中存在的时空模式；
3. 针对不同时空模式，研究和实现相应的时空模式挖掘算法；
4. 系统支持图形化显示，包括用户时空模式显示、用户历史轨迹显示等功能；
5. 要求系统支持在浏览器端进行各项操作；