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[发明专利]一种基于个性化佩奇排名的好友推荐方法-CN202010850777.2有效
发明人：魏哲巍;王涵之;甘骏豪;王思博;黄增峰 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供一种基于个性化佩奇排名的好友推荐方法，该方法包括：将目标用户、用户及用户间的关系转换为图结构，重复执行l‑层个性化佩奇排名的计算过程共L轮，得到图结构上宿节点相对于所有其它节点在各层的个性化佩奇排名，将宿节点相对每一其它节点的各层个性化佩奇排名分数值相加，得到宿节点相对每一其它节点的个性化佩奇排名，根据宿节点相对于每一其它节点的个性化佩奇排名，获取排名在前的预设数值个其它节点对应的用户作为目标用户，根据待推荐用户和目标用户相互之间的重要性衡量标准，进行好友推荐。本发明能够摆脱单宿个性化佩奇排名的计算时间与社交网络稠密度的依赖关系，达到最优的计算时间，从而提高好友推荐速度。
一种基于个性化排名好友推荐方法

[发明专利]基于用户偏好的好友推荐方法-CN202211075114.3在审
发明人：魏哲巍;王涵之;甘骏豪;袁野;杜小勇;文继荣 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2022-09-03 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户偏好的好友推荐方法，包括：将用户以及用户间的关系转换为图结构；若节点u满足概率传输条件，则获取节点u对于节点s的概率获得值以及将节点u的优先序最大的邻居节点作为节点v；根据节点u和节点v间连边的权重Auv，以及节点u沿边(u,v)已经向节点v传输的概率量Quv，计算节点u还可以沿边(u,v)向节点v传输的概率量Ruv，并对节点v的概率获得值以及Quv进行更新；获得不存在满足概率传输条件的节点时，所有节点相对目标节点s的概率获得值；选出图结构中概率获得值最高的k个节点作为推荐结果。本实施例提供的基于用户偏好的好友推荐方法，提高了好友推荐功能的质量和实施效率。
基于用户偏好好友推荐方法