多线程加速社区划分好友推荐算法MTFRCD

"基于社区划分的多线程潜在好友推荐算法" 本文主要介绍了一种名为MTFRCD（Multi-threaded FRCD）的新型算法，它旨在解决基于社区划分的潜在好友推荐算法FRCD（Friend Recommendation based on Community Detection）运行效率低下的问题。MTFRCD算法是针对社交网络中的好友推荐任务设计的，它利用多线程技术提高推荐过程的执行速度。 首先，MTFRCD算法在网络拓扑图上通过多线程技术寻找核心关系子网。这些核心关系子网是网络中紧密连接的部分，它们通常包含了大量的关键节点和高密度的连接。这些子网被选为标签传播的种子节点，因为它们很可能包含了大量的潜在好友关系。 接着，MTFRCD算法采用多线程并发传播标签的方式来检测网络中的社区结构。通过标签传播，算法能够快速识别出具有相似兴趣或互动模式的用户群体，即社区。这种并发处理方式显著提高了社区发现的速度，减少了计算时间。 在找到社区结构后，MTFRCD算法会在每个社区内部进行潜在好友的推荐。由于社区内的用户往往具有更强的关联性和共同的兴趣，因此在社区内推荐好友可以提高推荐的准确性。 实验结果在人工网络上显示，MTFRCD相比于传统FRCD算法，能够在保持相近推荐性能的同时，实现显著的速度提升。这意味着MTFRCD能更快地完成大规模社交网络的数据处理，对于实时性要求较高的应用来说具有明显优势。 此外，该算法还被应用到真实的社交网络平台——学者网上，进行了潜在好友的挖掘和推荐。通过对推荐结果的评估，证实了MTFRCD算法具有良好的推荐效果，能够有效地帮助用户发现并建立新的社交联系。 本文的作者包括黄泳航、李春英和汤庸，他们分别来自华南师范大学计算机学院和广东技术师范学院计算机科学学院。他们的研究得到了多项国家和地方科研项目的资助，涉及领域包括社区发现、信息搜索、数据挖掘、服务计算、社交网络大数据以及协同计算等。 总结起来，这篇论文提出的MTFRCD算法是一种创新的多线程解决方案，它优化了基于社区划分的潜在好友推荐过程，提升了推荐速度，并在实际应用中展示了出色的性能。这一成果对于社交网络分析和推荐系统的设计具有重要的理论与实践价值。