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基于用户话题偏好的社会网络二级人脉推荐
于海群 刘万军 邱云飞
计算机应用
2012, 32 (05):
1366-1270.
社会网络（SNS）用户的社交圈和人脉关系研究多采用图论的知识，对社会网络关系图的节点和边进行探讨，没有考虑到用户自身的兴趣偏好，因此提出了一种基于用户话题偏好的二级人脉推荐方法。利用文本挖掘的相关技术和最小均方误差（LMS）算法，把抓取到的用户话题数据合理地转化为用户话题偏好特征向量，用相似度度量方法来计算用户之间的相似度，以确定与用户话题偏好最相近的用户集，并完成用户的二级好友推荐。实验表明，推荐的二级好友采纳率达到70%。
参考文献 |
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多维度评价
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