基于標注的好友推薦算法
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目前多數社交網絡主要根據已有好友關系推薦潛在好友，用戶的興趣愛好不作為主要考慮因素；此外，如何從大量數據中精確地提取用戶的興趣愛好是一項十分艱巨的任務。為此，提出一種在大量標注行為數據中精確挖掘出用戶的興趣愛好，并據此推薦具有相同興趣愛好的潛在好友的算法——基于標注的好友推薦（ FRBT）算法。首先使用詞頻一逆向文件頻率（ TF-IDF）對標簽進行聚類，將語義相似的標簽聚成話題；然后在話題的基礎上提出一種新的相似度公式來計算用戶相似度；再融合基于話題與基于物品的用戶相似度，將相似度較高的用戶作為潛在好友進行推薦。在Delicious數據集上以準確率和召回率為指標與item、tag和tri-graph三種算法進行比較，實驗驗證了該算法能夠更準確地為用戶推薦興趣相似的好友。
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