基于地理近邻关系的微博系统朋友推荐

• 作者: 刘念伯 张兆年 朱金奇 马春梅 鲁力
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微博系统 朋友推荐 地理位置 地理近邻
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 6438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0129

摘要

近年来,微博的蓬勃发展吸引了大量网络用户,用户所发海量微博呈现的大数据环境成为理解用户行为的重要资源.目前,大量在线朋友推荐研究通过对微博内容分析推断用户的兴趣和喜好以进行朋友推荐,但大多数已有研究忽略了用户位置和兴趣之间的潜在关系.事实上,多数情况下用户真正感兴趣的还是他周围的人.为此,提出了基于地理近邻关系的朋友推荐方法,通过把所处位置周围兴趣爱好相似的微博用户彼此推荐,为用户提供了与周围可能感兴趣的人联系的独特渠道.仿真分析证明,与传统朋友推荐方法相比,基于地理近邻的朋友推荐具有较高的推荐性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱金奇	天津师范大学计算机与信息工程学院	12	170	4.0	12.0
3	刘念伯	电子科技大学计算机与工程学院	8	55	4.0	7.0
4	马春梅	天津师范大学计算机与信息工程学院	10	8	2.0	2.0
5	鲁力	电子科技大学计算机与工程学院	6	124	4.0	6.0
8	张兆年	天津师范大学计算机与信息工程学院	2	7	2.0	2.0