社会网络服务中好友推荐算法研究

社会网络服务(SNS)的快速发展深刻地影响了人们的信息共享与交流方式。作为开放式的用户交互平台,SNS网站能够获得很大程度的成功,主要是因为用户的共同性和信息交流。本文研究基于用户的行为,即用户地理位置信息和用户偏好相结合的方法进行用户间好友推荐,应用欧式距离计算地理位置相似度,应用最小均方误差(LMS)算法计算用户兴趣偏好的相似度,结合两种相似度值推荐好友。这种方法提高了用户和推荐好友的共同性和精确性,使用户分享信息的可用度更高。