面向獲取空間信息的潛在好友推薦算法
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隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，朋友推薦已成為各大社交網(wǎng)絡(luò)青睞的對(duì)象，在能夠幫助用戶拓寬社交圈的同時(shí)，可以通過(guò)新朋友獲取大量信息．由此。朋友推薦應(yīng)該著眼于拓寬社交圈和獲取信息．然而。傳統(tǒng)的朋友推薦算法幾乎沒(méi)有考慮從獲取信息的角度為用戶推薦潛在好友。大多是依賴于用戶在線的個(gè)人資料和共同的物理空間中的簽到信息，而由于人們的活動(dòng)具有空間局部性，被推薦的好友分布在用戶了解的地理空間，并不能滿足用戶通過(guò)推薦的朋友獲取更多理信息的需求．采用用戶在物理世界中的簽到行為代替虛擬社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶資料，挖掘真實(shí)世界中用戶之間簽到行為的相似性。為用戶推薦具有相似的簽到行為且地理位置分布更廣泛的陌生人，能夠增加用戶接受被推薦的陌生人成為朋友的可能性。在保證一定的推薦精度的基礎(chǔ)上，增加用戶的信息獲取量．采用核密度估計(jì)估算用戶簽到行為的概率分布，用時(shí)間熵度量簽到行為在時(shí)間上的集中程度，選擇可以為用戶帶來(lái)更多新的地理信息的陌生人作為推薦的對(duì)象，通過(guò)大規(guī)模Foursquare的用戶簽到數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證了該算法能夠在精度上保證與目前已有的LBSN上陌生人推薦算法的相似性。在信息擴(kuò)大程度上高于上述已有算法．
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