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摘要:
为体现出在线社交网络中好友推荐时的用户倾向性,并且更真实反映现实生活中人与人之间的关系强度,将用户间的好友关系强度定义为信任度引入到相邻边拓扑信息相似性计算中,并结合用户兴趣模型导出用户社交圈,提出一种好友推荐算法.针对用户社交圈中未考虑好友间信任度的情况,将信任度融入到社交圈重叠程度计算中为用户发现其潜在的好友提供建议.实验结果表明,与基于社交圈相似性和公共朋友相似性的好友推荐算法相比,该算法具有更高的好友推荐准确率.
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文献信息
篇名 基于信任社交圈的好友推荐算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 好友推荐 社交网络 社交圈 信任度 相似度
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 149-155
页数 7页 分类号 TP311
字数 5989字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.05.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 伍伟丽 太原理工大学计算机科学与技术学院 2 10 2.0 2.0
2 宋波伟 太原理工大学计算机科学与技术学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (32)
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研究主题发展历程
节点文献
好友推荐
社交网络
社交圈
信任度
相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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53
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317027
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