基于用户潜在特征的社交网络好友推荐方法

摘要：

随着Facebook、Twitter、微博等社交网站的迅速普及,好友推荐系统逐渐成为各大社交网站的重要组成部分.好友推荐系统通过主动为用户推荐新的潜在好友来有效地扩大用户的社交圈规模并改善用户的社交体验,因而受到了广泛关注.然而,如何针对用户的个性化需求,为用户推荐真正意义上的好友,一直是个性化好友推荐的难点之一.对此,提出一种基于用户潜在特征的社交网络好友推荐方法(SNFRLF).首先,通过隐语义模型挖掘用户的潜在属性特征;然后,通过用户的潜在特征计算用户间的相似度;最后,将计算得到的相似度引入到随机游走模型中以获得好友推荐列表.实验结果表明,文中所提好友推荐方法较已有的好友推荐方法在性能上有显著提升.

关键词：好友推荐、社交网络、隐语义模型、随机游走

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划91646117;国家自然科学基金61170174;天津市自然科学基金17JCYBJC15200;天津市科技特派员项目16JCTPJC53600

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：218-222,252