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基于三度影响力的社交好友推荐机制

日期:2018-06-15 20:30:56 浏览次数:
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  摘要:针对社交网络中的好友推荐问题,提出了一种基于三度影响力理论的好友推荐算法。社交网络用户节点间的联系除了共同好友外,还存在其他不同长度的连通关系。该算法不再局限于仅以用户间共同好友的数量作为好友推荐的主要依据,而是在此基础上引入三度影响力理论进一步拓展关系连接,即把用户间距离三度以内的强连接用户都考虑进来,并通过为不同距离长度的连通关系分配相应的权重,实现好友关系强度的计算,来进行推荐。通过在新浪微博和Facebook社交网站上的实验结果表明,该算法比仅依据用户间共同好友数量的推荐算法在查准率和查全率上分别提高了约5%和0.8%,显着提升了社交平台好友推荐的效果,从而为社交平台改进推荐机制,以进一步增强用户体验提供了理论支撑。
  关键词:社交网络;好友推荐;共同好友;三度影响力;强连接
  中图分类号: TP301.6 文献标志码:A
  Abstract: In view of the friend recommendation problem in social networks, a friend recommendation algorithm based on the theory of threedegree influence was proposed. The relationships between social network users include not only the mutual friends, but also the other connecting relations with different lengths. By introducing the theory of threedegree influence, the algorithm took all the relationships within threedegree between users into account, while not only considering the number of mutual friends between users as the main basis of the friend recommendation. By assigning corresponding weights to connections with different distances, the strength of friend relationship between u(转载自:www.BdfQy.Com 千 叶帆 文摘:基于三度影响力的社交好友推荐机制)sers could be calculated, which would be used as the standard for recommendation. The experimental results on Sina microblog and Facebook show that the precision and recall rate of the proposed algorithm are improved by about 5% and 0.8% respectively than that merely based on mutual friends, which indicates the better recommendation performance of the improved recommendation algorithm. It can be helpful for the social platform to improve the recommendation system and enhance the user experience.
  Key words: social network; friend recommendation; mutual friend; threedegree influence; strong connection
  0 引言
  Web 2.0技术的发展带领大家走进了“大数据”时代和社交网络交互时代,近几年众多社交平台的出现就是这个时代鲜明的特征[1]。通过平台,用户可以更加方便地实现信息分享与交流;同时,随着网络用户量的攀升所产生的海量数据造成了信息超载,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,为用户寻找线下好友、共同爱好者以及专业领域人士带来很大难度,而推荐系统正是解决信息超载的一个有效手段[2]。
  目前国内各大社交网站都推出了推荐系统模块,像新浪微博“可能感兴趣的人”,腾讯QQ的“可能认识的人”,人人网的“好友推荐”等,基于内容的推荐算法和协同过滤推荐算法是学界和业界应用较广的两种推荐方式。在它们的推荐模式中普遍将共同好友作为一项重要的依据[3-6],然而基于共同好友数量的推荐仅考虑了目标用户与待推荐用户最大距离为2的路径长度,这将可能成为好友的用户局限在了好友的好友范围里。六度分隔理论[7]曾是社交网络领域非常重要的发现,但若基于此理论处理大规模的社交关系将无法避免过高的时间和空间复杂度问题,因为社交关系每深入一层,带来的是用户数量的指数级增长。哈佛大学教授尼古拉斯·克里斯塔基斯研究发现:相距三度之内是强连接,强连接可以引发行为;相聚超过三度是弱连接,弱连接只能传递信息。由此提出三度影响力[8-9]作为社会化网络的强连接原则,并认为其决定着社会化网络的功能。本文将三度影响力作为社会化计算的重要理论基石,探索更大的路径长度来扩展关联用户的范围,从而实现更加精确的好友推荐。
  1 社交网络建模
  1.1 社交网络图的构建
  社交网络中用户关系的另一数据表示方式是用户好友列表,可通过爬虫方式或社交平台提供的开放API(Application Program Interface)获取。对应图1,可得到如表1所示的用户好友列表。

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