FE-ELM：基于极限学习机的高效精准朋友推荐模型

"FE-ELM：具有极限学习机的新朋友推荐模型" 在当前的数字化社会中，基于位置的社交网络（LBSN）已经成为人们日常生活的一部分，提供了丰富的社交体验。朋友推荐作为LBSN的核心服务之一，其目标是为用户找到可能感兴趣或有共同兴趣的人。然而，传统的推荐算法往往未能充分利用LBSN特有的三个关键属性：社会属性、文本属性以及时空属性，这限制了推荐的准确性和效率。 "FE-ELM：具有极限学习机的新朋友推荐模型" 是一项研究工作，旨在克服现有推荐方法的不足。该模型将朋友推荐问题转化为二元分类问题，通过特征提取和极限学习机（ELM）分类器来提升推荐效果。特征提取是提升模型性能的关键步骤，新策略被用于提取包括社会特征、文本特征以及时空特征在内的全面信息，以充分利用LBSN的全部特性。社会特征可能涉及用户的社会网络结构，例如共同好友、互动频率等；文本特征可能涵盖用户的评论、帖子内容；而时空特征则指用户的位置信息和活动时间。 极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，以其快速的学习速度和高泛化能力而著称。在FE-ELM模型中，ELM被用作分类器，能够在处理大量数据时保持高效，从而确保了推荐过程的实时性和效率。通过将特征提取与ELM相结合，FE-ELM模型不仅能够提高推荐的准确性，还能在保证速度的同时，降低计算复杂性。 实验结果证明了FE-ELM模型在朋友推荐上的优越性，它在多个方面超越了现有的推荐方法，如推荐精度、效率以及对多属性的综合利用。这项研究对于理解和改进LBSN中的推荐系统具有重要意义，有助于提升用户体验，促进社交网络的健康发展。 "FE-ELM：具有极限学习机的新朋友推荐模型" 提出了一种创新的解决方案，通过集成深度特征提取和高效的ELM分类器，解决了LBSN推荐中的精度和效率问题，为未来的朋友推荐算法设计提供了新的思路。这一工作强调了全面考虑各种属性对于提高推荐质量的重要性，并展示了如何通过机器学习技术实现这一目标。