基于分类算法的潜在好友推荐系统

丁蕊; 汤庸; 曾伟铨; 常超

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基于分类算法的潜在好友推荐系统

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提出了一种基于分类算法的潜在好友推荐系统.该系统采用两步特征方法处理原始数据集,去除不相关特征项和冗余特征项,为分类器提供精简的特征集合;把学者潜在好友推荐问题转化为二分类问题,对比4个常用分类器在两步特征选择方法上的分类效果,找出了推荐效果最佳的分类器(决策树分类器),同时得到学术社交网络中区分度最大的6个用户特征信息.使用来自学术社交网络学者网(SCHOLAT)的社交网络信息作为实验原始数据集进行测试,实验结果显示:相比传统方法,基于分类的推荐方法在准确率和F_1值均有显著提升,体现了基于分类算法的潜在好友推荐系统的准确性和实用价值.

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来源
《华南师范大学学报：自然科学版》 |2017年第6期|124-128|共5页
作者
丁蕊; 汤庸; 曾伟铨; 常超;
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作者单位

华南师范大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
潜在好友推荐; 特征选择; 分类器; 社交网络; Relief算法; 学者网;

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