一种改进的在线社会网络好友推荐算法

摘要：

随着web2.0时代的到来,在线社会网络中用户的关系也越来越复杂,从而导致用户在构建自己的社会关系时,会出现数据过载的问题,所以在大量的人群结点中为用户推荐合适的朋友已经成为了用户的迫切需求.本文通过结合可以反映用户兴趣的用户发布的内容信息和用户之间朋友关系的亲密程度建立一个无向加权图来进行好友推荐.用户的朋友是由多个社交圈组成的,社交圈的相似程度越高,则他们越容易成为朋友.因此,本文首先通过给用户的关系加权来进行准确的社交圈划分,然后根据用户之间社交圈的相似程度来进行用户的朋友推荐.在实验部分,利用facebook数据,并通过与当前最新的方法和传统的相似性方法进行比较,从而来验证朋友推荐算法的准确性.

关键词： 在线社交网络 好友推荐算法 社交圈划分 相似程度

作者: 宋波伟 伍伟丽 王莉

作者单位: 太原理工大学计算机学院 太原 030024

会议类型: 国内会议

会议名称: 第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 225-232

在线出版日期: 2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）