基于情感緊密度的社交網絡推薦算法

彭　歡　張能福

(作者單位：五邑大學經濟管理學院)

?

基于情感緊密度的社交網絡推薦算法

彭歡張能福

當前的社交網絡推薦算法主要是基于內容相似度或者好友相似度進行推薦，忽略了社交網絡中情感值計算；而基于NAS算法的緊密度計算屬性邊權值靈活度不高，因而緊密度計算不夠準確，不能產生較為理想的推薦效果。針對上述兩個問題，提出了基于情感緊密度的社交網絡推薦算法，以達到社交網絡推薦準確率的提高。實驗證明，該方法在提高短號集團網絡的推薦準確率方面較為理想。

緊密度；推薦準確率；情感值計算；NAS算法

一、引言

短號集團社交網絡上的推薦問題，不同于傳統的推薦系統，傳統社交網絡推薦系統主要基于以下幾類來進行推薦：第一、基于用戶節點愛好之間的相似度來進行推薦；第二、基于共同好友之間的相似度來進行推薦；第三、基于以上兩類之間的相似度來進行推薦。然而，對于用戶節點之間的通話除了固有的工作需求，還存在生活好友之間的聯系需求，以上推薦系統對于情感緊密度的計算都鮮有涉及，因此也難以提供較為理想的推薦效果[4][5][6]。

集團社交網絡中的推薦系統所服務對象是單個自然人用戶節點，其推薦的內容主要為向用戶推薦最為有利的短號集團網絡。對于單向交流的推薦，通過計算用戶節點與集團網絡內的部分用戶節點間的交流頻率、情感強度，進而得出用戶與集團之間的緊密度，根據緊密度最高值進行推薦的方法通常能達到很理想的推薦效果?！?br>