文件名称：论文研究-LBSN中考虑用户交友偏好的好友推荐方法研究.pdf
文件大小：874KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 14:33:15
论文研究
论文研究-LBSN中考虑用户交友偏好的好友推荐方法研究.pdf, 基于位置的社交网络（location-based social networks，LBSN）大为流行之余，也带来了信息过载问题.好友推荐是所有社交网络必须面临的问题，为了改进LBSN中好友推荐的效果，构建了考虑用户交友偏好的好友推荐模型（friends recommendation considering users' preference，UP-FR）.从兴趣相似性、距离和熟识度三个属性刻画LBSN中的用户，兴趣相似性属性基于信息熵理论计算、距离属性通过朴素贝叶斯推导、熟识度属性建立在共同好友的基础上.在对三个属性进行集成时，考虑了用户的交友偏好，通过目标用户的好友列表确定各属性的权重，建立了自适应用户交友偏好的好友推荐算法.通过Foursquare上的数据实验证明该算法能取得较优的综合推荐效果.