29、社交网络好友推荐算法与分类技术融合研究

社交网络好友推荐算法与分类技术融合研究

在当今数字化时代，社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。社交网络平台上的好友推荐系统，能够帮助用户发现更多志同道合的朋友，拓展社交圈子。本文将深入探讨一种结合社交信息和协同过滤的好友推荐方法，以及相关的分类技术，旨在提高推荐的准确性和效率。

社交指标计算

• 社交性（Sociability） ：社交性衡量了用户在社交网络中的活跃程度，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，计算公式为：$Trust(u) = a_2 \cdot Seniority(u) + b_2 \cdot Competency(u)$ 。其中，$a_2$ 和 $b_2$ 是权重，且 $a_2 + b_2 = 1$ 。
  • 资历水平（Seniority） ：根据用户在社交网络中的注册日期计算。
  • 能力程度（Competency） ：计算分为两个步骤：
    • 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 $F$ 对该项目的评分与平均值进行比较。公式为：