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【2017年06期】基于分类算法的潜在好友推荐系统

基于分类算法的潜在好友推荐系统
丁蕊,汤庸,曾伟铨,常超
(华南师范大学计算机学院)
【摘要】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,并找出推荐效果最佳的分类器(决策树分类器),同时得出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F1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.
(2018-02-09 00:00:00.0 点击 132
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