基于关联规则的社交网络好友推荐算法 (2014年)

提出了一种基于关联规则的社交网络好友推荐算法,在进行好友推荐时,考虑现实社交活动中“志趣相投”的好友常常会关注相同的人和事,网络社交中的好友也常常会关注相同的“人”和“事”,将“关注”看成一条交易记录,把关注的用户看成交易项,所有交易项的集合看成交易数据库,生成二阶候选项集,并按支持数降序排序,推荐前N个用户作为好友。以新浪微博993950条用户关注数据及552600条微博关注数据作为实验的对象,实验结果表明,算法具有良好的性能,可实现较高的召回率与准确率。