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1、近年隨著互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模擴(kuò)展以及各種虛擬社交網(wǎng)絡(luò)的普及,新浪微博、騰訊QQ、微信、Twitter等虛擬社交網(wǎng)絡(luò)廣泛進(jìn)入到人們的現(xiàn)實(shí)生活中,人們實(shí)時(shí)的分享著自己的信息以及生活狀態(tài)。對(duì)于這類社交網(wǎng)絡(luò),用戶彼此之間通過類似“關(guān)注-被關(guān)注”的方式連接在一起。由于此類社交網(wǎng)絡(luò)為非實(shí)名制,用戶會(huì)時(shí)常碰到不能確定“關(guān)注的人”或“粉絲”身份的情況,而且隨著信息量的增加這種確定過程變得越來越困難。而事實(shí)上這些用戶在現(xiàn)實(shí)世界當(dāng)中有可能是熟悉的朋友或者同學(xué)等。這
2、就造成了社交網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實(shí)世界人脈網(wǎng)絡(luò)的割裂,事實(shí)上社交網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)實(shí)人脈網(wǎng)絡(luò)的延伸,于是幫助用戶在龐大的社交網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界中的朋友關(guān)系就顯得尤為重要。本文分析了社交網(wǎng)絡(luò)世界與現(xiàn)實(shí)世界人脈關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的特征,研究了采用半自動(dòng)輸入證據(jù)的方式將社交網(wǎng)絡(luò)世界與現(xiàn)實(shí)世界人脈網(wǎng)絡(luò)相連,并在新浪云上對(duì)提出的機(jī)制進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和測(cè)試。具體工作內(nèi)容如下:
?、傺芯苛松缃痪W(wǎng)絡(luò)和人際關(guān)系的相關(guān)模型,對(duì)自動(dòng)化朋友推薦機(jī)制和取得的相關(guān)成果做了分析。
?、谏?/p>
3、入研究了好友過濾算法和用戶相似性度量方法,對(duì)基于五種不同屬性的相似性度量效果進(jìn)行了測(cè)試分析,整合了五種相似性度量屬性并與之前的結(jié)果做了對(duì)比,發(fā)現(xiàn)整合屬性后的度量結(jié)果對(duì)于用戶推薦的準(zhǔn)確率和召回率有明顯的提升,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,性能更加平穩(wěn)。
?、坩槍?duì)現(xiàn)實(shí)世界和虛擬網(wǎng)絡(luò)的朋友脫節(jié)問題,提出一種半自動(dòng)化朋友推薦機(jī)制并應(yīng)用于新浪微博系統(tǒng)中。該機(jī)制首先獲取用戶潛在的好友并進(jìn)行分類呈現(xiàn),然后對(duì)于呈現(xiàn)的好友通過提供證據(jù)來確定其在現(xiàn)實(shí)世界的身
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