【摘 要】
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为从海量用户中筛选出与目标用户相似度最高的用户作为好友进行精确推荐,提出一种链路预测好友推荐算法。通过用户之间的链路关系推荐出与目标用户相似性最高的Top-N个用户;
【机 构】
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西华大学计算机与软件工程学院,西藏飞跃智能科技有限公司
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目西藏自然科学博物馆数字馆关键技术研究及集成示范(2011BAH26B01);国家自然科学基金(61472329)
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为从海量用户中筛选出与目标用户相似度最高的用户作为好友进行精确推荐,提出一种链路预测好友推荐算法。通过用户之间的链路关系推荐出与目标用户相似性最高的Top-N个用户;分别计算目标用户与这Top-N个用户之间的标签相似性以及共同好友相似性,并对其分别赋予相应的权值;根据权值计算目标用户与其他用户之间的综合相似度;对综合相似度进行排序,为目标用户推荐出与其相似度最高的用户。以腾讯微博用户推荐为例进行实验,结果表明,该推荐算法的精确率比单一链路预测算法高8%。该算法能在一定程度上提高好友推荐的准确率。
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