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基于三度影響力理論的好友推薦算法

大?。?/span>0.67 MB 人氣: 2018-01-07 需要積分:2

  針對社交網(wǎng)絡中的好友推薦問題,提出了一種基于三度影響力理論的好友推薦算法。社交網(wǎng)絡用戶節(jié)點間的聯(lián)系除了共同好友外,還存在其他不同長度的連通關系。該算法不再局限于僅以用戶間共同好友的數(shù)量作為好友推薦的主要依據(jù),而是在此基礎上引入三度影響力理論進一步拓展關系連接,即把用戶間距離三度以內(nèi)的強連接用戶都考慮進來,并通過為不同距離長度的連通關系分配相應的權(quán)重,實現(xiàn)好友關系強度的計算,來進行推薦。通過在新浪微博和Facebook社交網(wǎng)站上的實驗結(jié)果表明,該算法比僅依據(jù)用戶間共同好友數(shù)量的推薦算法在查準率和查全率上分別提高了約5%和0. 8%,顯著提升了社交平臺好友推薦的效果,從而為社交平臺改進推薦機制,以進一步增強用戶體驗提供了理論支撐。

基于三度影響力理論的好友推薦算法

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