基于关联规则与标签的好友推荐算法

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1、万方数据CN43～1258／TPISSNi007—130X计算机工程与科学ComputerEngineering＆Science第35卷第2期2013年2月Vol-35．No．2．Feb．2013文章编号：1007—130X(2013)02—0109—05基于关联规则与标签的好友推荐算法+胡文江，胡大伟，高永兵，郝斌(内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头014010)摘要：针对用户在社交网络中添加哪些用户为自己好友的问题，采用好友之间的关系推荐和喜好标签的相似度推荐相结合的方法，提出了改进的推荐算法。首先，通过用户之间的好友关系推荐出目标用户共同

2、好友最多的Top—N用户，其次，通过目标用户和推荐出的Top—N用户间标签的相似性推荐分数最高的用户，再给定他们相应的权重，进行打分，选取分数最高的Top—N用户进行推荐。实验结果表明，运用相结合的算法是有效的，在准确率和召回率上优于同类的好友推荐算法。关键词：关联规则；好友推荐；标签；相似性中图分类号：TP301．6文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1007—130X．2013．02．019Friendrecommendationalgorithmrienorecommenaatlonbasedonassociationrule

3、sandtaHUWen—jiang，HUDa—wei，GAOYong—bing，HAOBin(SchoolofInformationEngineering，InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology，Baotou014010，China)Abstract：Thepaperproposesanimprovedfriendrecommendationalgorithminsocialnetworks．Itcombinestherelationshiprecommendationamongfriendsan

4、dthesimilarityrecommendationoftags．Firstly，throughthefriendrelationship。theTop—Ncommonfriendsamongthetargetusersarerecom—mended．Secondly，thetagsimilarityamongthetargetusersandtherecommendedTop—NfriendsisusedtOrecommendthefriendswiththehighestsimilarityscore，andtheyaregivencorr

5、espondingweightsandscored．Finally，theTop-Nuseswiththehighestscoresarerecommended．Theresultsshowthattheproposedimprovedalgorithmisefficientanditsprecisionandrecallratesarebetterthanthecommonfriendrecommendationalgorithms．Keywords：associationrules；friendlyrecommendation；tag；simi

6、larity引言在当前的网络社会，大多数用户的朋友来自那些在现实生活中的社会关系，如学校、队友、同事等Ⅲ。但事实上，用户往往想通过社交网络认识一些新朋友。对于一个用户，特别是新加入的用户，添加哪些用户为自己的好友成了一个困难的问题。社交网站中好友推荐算法就是针对这一难题而提出的。目前，针对社会网络的好友推荐算法，研究人员已经提出一些解决方案。Spertuse等口]根据现在社区的用户来推荐在线社区给用户，并在一个社交网络Orkut的大型研究中比较了几种不同的相似性度量。Geye[33利用社交网站的信息建立了一个系统来推荐自我描述的主题，指出基于社交网

7、络的推荐优于简单的内容匹配推荐。实验结果通过与三种常用的好友推荐算法对比得出。第一种是简单的频率算法，它将好友最多的用户推荐出来；第二种是关联规则算法，通过关*收稿日期：20120308；修回日期：2012—06—16基金项目：教育部春晖计划资助项目(00110310)通讯地址：030003山西省太原市尖草坪街太钢科技公寓B-118胡大伟Address：TISCOTechnologyApartmentB-118，JianeaopingSt，Taiyuan030003，Shanxi，P．R．China万方数据110ComputerEngineerin

8、g＆Science计算机工程与科学2013，35(2)联用户间的好友关系推荐与目标用户共同好友最多的用户；第三种是协同过滤