关联规则驱动的社交网络好友推荐算法研究

"基于关联规则的社交网络好友推荐算法 (2014年)" 本文主要介绍了一种创新的社交网络好友推荐算法，该算法利用关联规则分析来挖掘用户间的相似兴趣和行为模式。在社交网络中，用户之间的互动，如关注他人，被视为交易记录，而被关注的用户则成为交易项。通过构建交易数据库，算法能够识别出频繁出现的共同关注模式，这些模式代表了用户的共同兴趣或社交活动。 关联规则学习是数据挖掘的一个重要方法，它在零售业中常用于发现商品之间的购买关联，例如“如果用户购买了A，那么他们很可能也会购买B”。在这个算法中，作者将这一概念应用于社交网络，生成二阶候选项集，即找出经常一起被关注的用户对。通过对这些二阶项集的支持度（即共同被关注的频率）进行排序，可以找出最有可能成为新好友的高排名用户。 实验部分，作者选取了新浪微博的真实数据集，包含993950条用户关注记录和552600条微博关注记录，以此验证算法的效果。实验结果显示，该算法能有效地推荐潜在的好友，具有较高的召回率和准确率，这意味着算法能够准确地找到那些用户可能感兴趣但尚未关注的其他用户。 关键词中的“关联规则”指的是数据挖掘中的统计规律，用于揭示项目之间的隐藏关系；“网络社交”是指在互联网上进行的社会交往活动；“新浪微博”是实验数据的来源，是一个流行的中文社交媒体平台；“召回率”是评价推荐系统性能的一个指标，表示推荐的用户中实际是好友的比例；而“文献标志码：A”通常代表文章属于应用基础研究类别。 这项工作展示了如何运用关联规则理论来提升社交网络中的好友推荐质量，通过分析用户的行为模式，算法能够有效地帮助用户发现与自己兴趣相投的新朋友，从而增强社交网络的用户体验。这种基于用户行为的推荐策略对于社交网络平台的用户增长和活跃度有着积极的影响。