【摘要】：提出了一種基于分類算法的潛在好友推薦系統(tǒng).該系統(tǒng)采用兩步特征方法處理原始數(shù)據(jù)集,去除不相關(guān)特征項(xiàng)和冗余特征項(xiàng),為分類器提供精簡(jiǎn)的特征集合;把學(xué)者潛在好友推薦問題轉(zhuǎn)化為二分類問題,對(duì)比4個(gè)常用分類器在兩步特征選擇方法上的分類效果,找出了推薦效果最佳的分類器(決策樹分類器),同時(shí)得到學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中區(qū)分度最大的6個(gè)用戶特征信息.使用來自學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)者網(wǎng)(SCHOLAT)的社交網(wǎng)絡(luò)信息作為實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:相比傳統(tǒng)方法,基于分類的推薦方法在準(zhǔn)確率和F_1值均有顯著提升,體現(xiàn)了基于分類算法的潛在好友推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)用價(jià)值.
[Abstract]:A potential friend recommendation system based on classification algorithm is proposed. The system adopts two-step feature method to deal with the original data set, removing the irrelevant feature items and redundant feature items, and providing a reduced feature set for the classifier. In this paper, the problem of potential friend recommendation is transformed into a two-classification problem, and the classification effect of four common classifiers in two-step feature selection is compared, and the best classifier (decision tree classifier) is found out. At the same time, 6 users' feature information of academic social network is obtained. Using the social network information from the academic social networking scholar (SCHOLAT) as the original data set of the experiment, the experimental results show that compared with the traditional method, the classification-based recommendation method has a significant improvement in accuracy and F1 value. It reflects the accuracy and practical value of the potential friend recommendation system based on classification algorithm.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61772211) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016B010124008,2014B010116002,2013B090800024) 華南師范大學(xué)研究生創(chuàng)新資助項(xiàng)目(61272067)
【分類號(hào)】：TP391.3

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6 王U，

本文編號(hào)：2417669