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基于移动社会网络的多维相似度好友推荐方法
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2017-12-12
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针对移动社会网络（MSN）的好友推荐问题，提出了一种基于多维相似度的好友推荐方法。该方法隶属于基于内容的好友推荐，但与现有方法相比，不再局限于单一维度的匹配信息，而是从空间、时间和兴趣三个维度出发，判断用户在各个维度上的相似度，最终通过“差异距离”进行综合评判，向目标用户推荐与之在地理位置、在线时间和兴趣爱好上更具一致性的其他用户成为其好友。由实验结果表明，该方法应用于移动社会网络中的好友推荐服务时，其推荐结果查准率接近80%，查准效率接近60%，性能远高于只基于单一维度的好友推荐方法；同时，通过对三维权重值的调整，该方法可应用于多种特性的移动社会网络中。
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