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【英文篇名】 |
Potential Friend Recommendation Algorithm for Obtaining Spatial Information |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
俞菲;
李治军;
车楠;
姜守旭; |
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【英文作者】 |
YU Fei;
LI Zhi-Jun;
CHE Nan;
JIANG Shou-Xu;
School of Computer Science and Technology;
Harbin Institute of Technology;
School of Software;
Harbin University of Science and Technology; |
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【作者单位】 |
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;
哈尔滨理工大学软件学院; |
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【文献出处】 |
软件学报
, Journal of Software, 编辑部邮箱
2017年 08期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
LBSN(location-based mobile social network);
朋友推荐;
核密度估计;
签到行为概率分布; |
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【英文关键词】 |
LBSN(location-based mobile social network);
friend recommendation;
kernel density estimation;
check-in behavior probability distribution; |
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【摘要】 |
随着社交网络的不断发展,朋友推荐已成为各大社交网络青睐的对象,在能够帮助用户拓宽社交圈的同时,可以通过新朋友获取大量信息.由此,朋友推荐应该着眼于拓宽社交圈和获取信息.然而,传统的朋友推荐算法几乎没有考虑从获取信息的角度为用户推荐潜在好友,大多是依赖于用户在线的个人资料和共同的物理空间中的签到信息.而由于人们的活动具有空间局部性,被推荐的好友分布在用户了解的地理空间,并不能满足用户通过推荐的朋友获取更多理信息的需求.采用用户在物理世界中的签到行为代替虚拟社交网络中的用户资料,挖掘真实世界中用户之间签到行为的相似性,为用户推荐具有相似的签到行为且地理位置分布更广泛的陌生人,能够增加用户接受被推荐的陌生人成为朋友的可能性,在保证一定的推荐精度的基础上,增加用户的信息获取量.采用核密度估计估算用户签到行为的概率分布,用时间熵度量签到行为在时间上的集中程度,选择可以为用户带来更多新的地理信息的陌生人作为推荐的对象,通过大规模Foursquare的用户签到数据集,验证了该算法能够在精度上保证与目前已有的LBSN上陌生人推荐算法的相似性,在信息扩大程度上高于上述已有算法. |
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【英文摘要】 |
Along with the development of online social networks, friend recommendation becomes the favor of the major social networks. It can help people to meet new friends for expanding the scale of social network, which in turn allows people to receive more information from their friends. Therefore, friend recommendation should be focused on expanding the scale of social network and obtaining information form recommended friends. However, existing friend recommendation methods barely consider the people information... |
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【基金】 |
国家自然科学基金(61370214,61300210)~~ |
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【更新日期】 |
2017-09-08 |
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【分类号】 |
TP391.3 |
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【正文快照】 |
近年来,基于位置的社交网(location-based social networks,简称LBSN)得到了广泛应用,以Foursquare为代表的网站有Gowalla、街旁、QQ等.随着移动互联网深入到人们的生活、学习和工作中,人们对基于位置的网络服务的需求越来越多[1-5].LBSN和传统的社交网络都为用户提供一个社交? |
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