基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法

• 作者: 李春英 汤庸 黄泳航
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多线程 社区划分 核心关系子网 标签传播 好友推荐
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1080-1083
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.028

摘要

针对基于社区划分的潜在好友推荐算法FRCD运行速度慢的问题,提出了一种基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法MTFRCD.该算法在网络拓扑图上利用多线程技术寻找核心关系子网,以核心关系子网作为标签种子节点,使用多线程并发传播标签来发现网络拓扑图上的社区结构,利用社区发现结果在社区内部推荐潜在好友.人工网络的实验结果表明,MTFRCD相比于传统的FRCD,在性能近似的前提下具有明显的速度增长.因此,将该算法应用于真实社交网络(学者网)平台的潜在好友挖掘和推荐,根据推荐结果的评测,验证了算法具有良好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤庸	华南师范大学计算机学院	92	593	13.0	19.0
2	黄泳航	华南师范大学计算机学院	8	53	5.0	7.0
3	李春英	广东技术师范学院计算机科学学院	10	56	5.0	7.0