社交網(wǎng)絡(luò)中好友推薦技術(shù)的研究.pdf

1、隨著web2.0技術(shù)的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Social Network Service，SNS)成為最具發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用領(lǐng)域之一。在社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶可以添加好友。對于新加入社交網(wǎng)絡(luò)的用戶，如何將已有平臺的好友關(guān)系遷移到當(dāng)前平臺成了一個困難的問題。所以如何幫助用戶拓展好友則是其中的重難點之一。而社交網(wǎng)絡(luò)中的好友推薦機制就是針對這一難點出現(xiàn)的。
　　本文首先分析了根據(jù)不同推薦方法分類的推薦模型和應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)的推薦算法，之后分別針對熱點

2、好友推薦和個性化好友推薦兩類問題展開研究。在熱點好友推薦部分，本文將社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為歸納為檔案創(chuàng)建、內(nèi)容創(chuàng)建和關(guān)系建立三方面。根據(jù)用戶和網(wǎng)頁間的關(guān)系整理出用戶訪問模型。并為熱點好友推薦定義了評價指標(biāo)信息貢獻度，進而用于熱點好友的推薦。在個性化好友推薦部分，本文引入了兩個模型:兩階段好友推薦模型和基于信任傳播的推薦模型。在兩階段好友推薦模型中，本文從不同角度獲取用戶與好友間的評分，用于描述用戶的相似性。之后考慮到用戶好友對用戶決策的影

3、響，完成模型第二階段。在基于信任傳播的推薦模型中，本文首先分析了社交網(wǎng)絡(luò)中的信任傳播模型，進而提出基于信任的推薦算法。
　　最后，通過實驗，本文分析了上述兩個問題。實驗結(jié)果表明社交網(wǎng)絡(luò)中絕大多數(shù)用戶信息貢獻度較小，只有少部分用戶有較高貢獻度。另一方面，通過比較個性化好友推薦中兩階段推薦模型不同階段和基于信任的推薦算法的效果，發(fā)現(xiàn)基于信任的推薦算法優(yōu)于前者。主要是因為基于信任的推薦算法考慮了間接好友對用戶決策的影響。
　　本論