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摘要
有效的潜在好友推荐是促进社交网络不断增长的重要途径,基于位置的社交网络(LBSN)支持用户随时随地记录自己所处的位置以及分享身边发生的事,用户通过签到生成的地理位置信息构成了用户的行为轨迹。文章提出了一种利用用户签到信息的潜在好友推荐方法,不同于传统的只考虑签到位置信息的方法,文章中的方法还考虑了签到的时间以及签到的次数。方法首先将签到的时间信息及空间信息压缩,然后进一步通过计算用户之间的相似度来决定向目标用户推荐的潜在好友。相似度主要决定于用户之间的重合点数量、近似点数量以及签到点集大小。文章最后使用大型位置服务社交网络Gowalla的真实用户访问数据,以准确率与召回率作为评价标准,证明了本文使用的方法在效果上优于传统的使用位置信息的潜在好友推荐方法。
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单位网络与交换技术国家重点实验室; 北京邮电大学
