基于用戶投票推薦算法的社交網絡系統(tǒng)的研究與實現.pdf

1、隨著Web2.0時代的來臨以及計算機技術的發(fā)展，社交網絡逐漸走進人們的生活。人們需要社交網絡提供更有效的推薦服務，從繁雜的網絡信息中篩選出熱點信息并獲得個性化的好友。目前熱點信息的推薦通常是考慮用戶參與的數量，個性化好友的推薦是考慮用戶間的傳遞性，然而這兩個方面都沒有充分考慮用戶的主動性對于推薦服務的影響。投票是目前社交網絡中用戶主動性的主要體現方式，因此，本文研究并設計了一種基于用戶投票推薦算法的社交網絡系統(tǒng)，充分利用用戶的主動性滿足

2、人們所需的推薦服務的同時也解決了推薦中存在的問題。
　　 首先，本文研究了系統(tǒng)中的一個關鍵模塊，熱點信息推薦模塊。眾多用戶對某條信息的投票情況反映了此信息的熱度與價值，本文將傳統(tǒng)的用戶對信息的瀏覽、評論、轉發(fā)等操作以及時間因素與用戶主動性投票相結合，提出了基于用戶投票的熱點信息推薦算法，為用戶提供有價值的熱點信息推薦服務。
　　 然后，本文研究了系統(tǒng)中的另一個關鍵模塊，個性化好友推薦模塊。某個用戶對眾多信息的投票情況反映

3、了此用戶的興趣，本文從用戶對網絡信息的投票以及瀏覽情況中提取出用戶的興趣度特征，提出了基于用戶投票的個性化好友推薦算法，為用戶提供更匹配的好友推薦服務。
　　 最后，本文分析了系統(tǒng)設計所需的關鍵技術，給出系統(tǒng)技術架構。在此基礎上，按照從數據庫到服務器端再到客戶端的順序對系統(tǒng)進行設計與開發(fā)，實現了信息管理、熱點信息推薦、個性化好友推薦以及搜索等關鍵模塊，并對各模塊的功能進行測試。通過運行系統(tǒng)，驗證了社交網絡系統(tǒng)中基于用戶投票的熱點