计算机工程

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:31-1289/TP

国际刊号:1000-3428

计算机工程杂志2019年第3期:基于用户交互的社交网络好友推荐算法

发布日期:

作者:龙增艳,陈志刚,徐成林

单位:1.中南大学 软件学院,长沙 410075; 2.中南大学 “移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,长沙 410083

关键词:社交网络,好友推荐,链路预测,用户交互,用户属性

基金:国家自然科学基金重点项目(71633006);国家自然科学基金面上项目(61672540);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(2017zzts725)。

为在社交网络中向用户进行更高效的好友推荐,分析微博社交网络中存在的交互行为,综合考虑网络结构、用户属性以及用户交互特点,计算用户之间建立好友关系的可能性大小。在此基础上,提出一种基于用户交互的社交网络好友推荐算法。实验结果表明,与只考虑网络拓扑结构或用户属性的算法相比,该算法准确率更高。

来源:2019年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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