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文檔簡介
1、隨著Internet技術(shù)的發(fā)展,特別是Web2.0時代的到來,數(shù)以萬計的用戶已經(jīng)在各種社交網(wǎng)站注冊,通過社交網(wǎng)站平臺在線交友和交流,并且發(fā)布、分享、傳播信息,這些信息為基于社交網(wǎng)絡(luò)的各種推薦服務(wù)提供了更加豐富的資源。此外,隨著移動設(shè)備的廣泛應(yīng)用,用戶的位置、軌跡信息成為一種新的信息資源,應(yīng)用這些信息將更有助于推薦服務(wù)。本文基于當(dāng)前流行的社交網(wǎng)站——微博,研究用戶的自我中心網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及基于該網(wǎng)絡(luò)的好友推薦方法,并在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和推薦中進一步引入
2、用戶軌跡信息,研究基于自我中心網(wǎng)絡(luò)和GPS軌跡信息的好友推薦算法。
首先,基于“一個用戶與其所在社交圈子里的用戶比其他社區(qū)的用戶更有可能建立好友關(guān)系”的直覺,為加速好友推薦過程,實現(xiàn)了一種基于標(biāo)簽傳播的社區(qū)劃分算法;
其次,在一個社區(qū)中,針對“一個用戶與其網(wǎng)路距離較近的用戶比與較遠(yuǎn)的用戶更有可能建立好友關(guān)系”這一現(xiàn)象,提出了在一個特定用戶所在的子社區(qū)中以該用戶為中心節(jié)點構(gòu)建K級自我中心網(wǎng)絡(luò)的算法,為進一步的好友推薦奠
3、定基礎(chǔ);
第三,在一特定用戶的K級自我中心網(wǎng)絡(luò)中,針對雙向鏈接關(guān)系,構(gòu)建了基于SimRank算法的潛在好友推薦模型;針對單向鏈接關(guān)系,構(gòu)建了基于UnidirectionalSimPropagation算法的潛在好友推薦模型;分別基于這兩種模型設(shè)計了好友推薦算法;
第四,近年來支持定位的移動設(shè)備廣泛使用,因而能夠獲取用戶位置信息?;诖?,通過引入GPS信息層,將原來僅包含用戶層的單層社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)擴展為包括用戶層和地理信
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