[发明专利]一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测方法在审

专利信息
申请号: 202111544505.0 申请日: 2021-12-16
公开(公告)号: CN114201690A 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 张磊;张华彬;李斌;张吴忌 申请(专利权)人: 安徽大学
主分类号: G06F16/9536 分类号: G06F16/9536;G06K9/62;G06Q50/00
代理公司: 合肥云道尔知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34230 代理人: 陈兰
地址: 230000 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种融合社团信息和局部信息的社交网络好友预测方法,包括以下步骤:利用社团检测算法对社交网络进行预处理,得到网络的社团结构;通过利用社团信息对用户之间的边进行加权,更精确的反映用户之间的关系;k层概率传播;计算用户相似度矩阵;用户节点相似度排序。该方法利用概率传播方法预测用户与用户之间的相似度,并且通过用户之间的社团信息进一步提升预测的准确性。本发明通过设计k层概率传播考虑更多的局部信息,利用用户社团信息考虑了用户不同的邻居对其影响不同的问题,从而能够更好的预测用户之间的相似度,实现预测效果的有效提升。
搜索关键词: 一种 融合 局部 信息 社团 社交 网络 好友 预测 方法
【主权项】:
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