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基于用户交互的社交网络好友推荐算法
引用本文:龙增艳,陈志刚,徐成林. 基于用户交互的社交网络好友推荐算法[J]. 计算机工程, 2019, 45(3): 132-137
作者姓名:龙增艳  陈志刚  徐成林
作者单位:中南大学 软件学院,长沙,410075;中南大学 软件学院,长沙 410075;中南大学 "移动医疗"教育部-中国移动联合实验室,长沙 410083
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项中南大学项目
摘    要:为在社交网络中向用户进行更高效的好友推荐,分析微博社交网络中存在的交互行为,综合考虑网络结构、用户属性以及用户交互特点,计算用户之间建立好友关系的可能性大小。在此基础上,提出一种基于用户交互的社交网络好友推荐算法。实验结果表明,与只考虑网络拓扑结构或用户属性的算法相比,该算法准确率更高。

关 键 词:社交网络  好友推荐  链路预测  用户交互  用户属性

Social Network Friend Recommendation Algorithm Based on User Interaction
LONG Zengyan,CHEN Zhigang,XU Chenglin. Social Network Friend Recommendation Algorithm Based on User Interaction[J]. Computer Engineering, 2019, 45(3): 132-137
Authors:LONG Zengyan  CHEN Zhigang  XU Chenglin
Affiliation:(School of Software,Central South University,Changsha 410075,China;Ministry of Education-China Mobile Joint Laboratory of“Mobile Health”,Central South University,Changsha 410083,China)
Abstract:LONG Zengyan;CHEN Zhigang;XU Chenglin(School of Software,Central South University,Changsha 410075,China;Ministry of Education-China Mobile Joint Laboratory of“Mobile Health”,Central South University,Changsha 410083,China)
Keywords:social network  friend recommendation  link prediction  user interaction  user attributes
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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