基于混合好友路径信任度的社交好友推荐算法

• 作者: 孙知信 陈思憬 骆冰清
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 三度影响力 好友路径 信任度 好友推荐
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.02.017

摘要

为了解决以往好友信任度计算准确性不足的问题,提出依据三度以内好友路径信任度的好友推荐算法.与传统的依据好友信任度的好友推荐算法相比,传统的信任度算法仅仅考虑二度好友路径对用户之间好友信任度的影响,而忽略了三度好友路径的作用.根据三度影响力理论,在以往依据二度好友路径信任度推荐算法的基础上,引入三度好友路径信任度对好友推荐效果的影响能得到更准确的信任度计算效果.计算用户间的混合好友路径信任度,并依据混合好友路径信任度进行好友推荐,其好友推荐效果更准确.实验结果表明,比起没有引入三度好友路径的信任度算法,引入三度好友路径信任度的混合好友路径信任度算法其F1-measure评价指标增加了3到4个百分点,能有效提高好友信任度计算的准确性以及好友推荐的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙知信	南京邮电大学物联网学院	169	1816	21.0	34.0
2	陈思憬	南京邮电大学物联网学院	1	3	1.0	1.0
3	骆冰清	南京邮电大学通信与信息工程学院	4	36	2.0	4.0