29、社交网络好友推荐算法与分类技术详解

社交网络好友推荐算法与分类技术详解

在社交网络的应用场景中，好友推荐是一项关键功能。为了实现更精准、高效的好友推荐，我们可以结合社交信息与协同过滤技术，并运用分类算法来优化推荐过程。下面将详细介绍相关的指标计算、分类技术、推荐算法以及评估方法。

社交指标计算

• 社交性（Sociability） ：社交性用于衡量用户在社交网络中的社交活跃程度，计算公式为：
  [Sociability(u) = \frac{NbFriends(u)}{NbUsers - 1}]
  其中，(NbFriends(u)) 表示用户 (u) 的好友数量，(NbUsers) 表示社交网络中的总用户数。

• 信任度（Trust Degree） ：信任度综合考虑了用户的资历和能力，计算公式如下：
  [Trust(u) = a_2 \cdot Seniority(u) + b_2 \cdot Competency(u)]
  其中，(a_2) 和 (b_2) 是权重，且 (a_2 + b_2 = 1)。

  • 资历等级（Seniority） ：根据用户在社交网络中的注册日期计算。
  • 能力程度（Competency） ：计算分为两步：
    • 步骤 1 ：计算朋友 (F) 对给定项目 (R_j) 的能力程度。首先计算每个项目的平均评分，然后将朋友 (F) 对该项目的评分与