基于六度分割理论的社交好友推荐算法研究

作者：杜淑颖; 丁世飞^*

来源：南京理工大学学报, 2019, 43(04): 468-473.

DOI：10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.04.013

• 好友推荐
• 六度分割算法
• 好友分级
• 社交网络

为了更好地拓宽用户社交圈并且通过新朋友获取更多的信息资源,好友推荐成为社交网络最为青睐的对象。该文在分析现有朋友推荐算法的基础上,提出基于六度分割理论的社交好友推荐算法。首先,该方法以好友分级思想为基础,根据用户的历史行为对用户进行评级,将评级相似的用户合并为一个群组,以减少进行大规模好友推荐时的时间代价;其次,考虑用户之间的共同关注关系,以及用户与好友交流的时间差额,计算用户与好友之间的相似程度。采用新浪微博数据集验证算法的性能,最终实验证明:该算法准确性和召回率都得到了提升。

• 单位
  徐州生物工程职业技术学院; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）