基于关联规则与相似度的社交好友推荐算法

• 作者: 向程冠 熊世桓 熊伟程 王东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 好友推荐算法 关联规则 社交平台 相似度 交易数据库
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 175-180
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051647

摘要

针对现有社交好友推荐算法只关注“人”忽略“事”的问题,提出一种基于关联规则与相似度的推荐算法.通过对用户每天发布的信息进行相似度计算,将相似度达到给定阈值的信息视为一条交易记录,把发布的信息视为交易项,信息库视为交易数据库,计算出二阶候选项集,推荐支持数最高的前N项信息的发布者为好友.实验结果表明,与基于关联规则与标签的好友推荐算法相比,该算法具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东	贵州师范学院数学与大数据学院	35	108	5.0	9.0
2	熊伟程	贵州师范学院数学与大数据学院	27	34	4.0	4.0
3	熊世桓	贵州师范学院数学与大数据学院	23	89	5.0	8.0
4	向程冠	贵州师范学院数学与大数据学院	17	51	3.0	7.0