移动互联网中好友推荐机制的研究

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1、硕士学位论文移动互联网中好友推荐机制的研究ResearchonFriendRecommendationinMobileNetwork作者姓名:一塞塑学科、专业:让篡扭应用撞盔完成日期:2014-03—31大连理工大学DalianUniversityofTechnology——111111111111111111IIillIllllllllll1III大连理工大学学位论文独创性声明Y2593印3作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文

2、不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:整邈亘联圈生妊友推羞扭剑的珏究作者签名:生塑:日期:兰!!丝年—L月—L日大连理工大学硕士学位论文摘要社交网络服务在过去的十年内取得了空前成功,利用社交网站与好友交流已经成为人们社交生活中的一部分。随着移动通信技术的飞速发展,移动互联网的浪潮开始席卷日常生活的各个方面,使得传统互联网的社交网络服务向移动环境迁移

3、。作为社交网络服务中重要的一部分,好友推荐服务可以挖掘用户的潜在社交关系,对于用户的偏好预测和服务的推荐具有重要意义。如何利用移动上下文等信息提高个性化推荐的准确度和用户体验度,成为移动好友推荐服务的重要课题。本文面向移动互联网的个性化好友推荐服务,提出了一种利用移动设备上下文信息进行好友推荐的方法。首先,根据移动设备的通信数据计算用户间的通信社交强度。然后,利用设备的无线通信技术“感知”用户间的位置社交强度。最后,结合前两步的结果计算出移动社交强度,通过改进一种基于图的推荐算法得到用户的好友推荐结果。实验结果表明该方法在

4、推荐范围和准确度上都有优势,能够提高好友推荐服务的质量。与关注社交图谱的社交网络不同,基于兴趣的社交网络关注得更多的是用户的偏好和兴趣。因此,本文提出了一种基于兴趣的移动好友推荐方法。方法从用户标签、关注网和微博内容三个层面建立用户模型,利用用户标签挖掘用户的特征偏好,利用关注网发现用户关注的信息,利用微博内容发现用户感兴趣的话题。建立用户模型后,通过计算得到用户间的兴趣相似度,从而为用户生成可能感兴趣的用户推荐列表。本文基于新浪微博设计并实现了基于兴趣的好友推荐系统。系统提供的功能包括搜索移动用户的邻近用户,根据用户间的

5、兴趣相似度为用户推荐兴趣相投的用户,从而帮助用户扩展社交圈。关键词:移动互联网;社交网络服务;好友推荐;上下文移动互联网中好友推荐机制的研究ResearchonFriendRecommendationinMobileNetworkAbstractThankstothebigSUCCESSofsocialnetworkinthepastdecade,connectingwithfriendsthroughSNShasbecomepartofthefabricofeverydaylife.Asrapidlygrowingmob

6、iletechnologiesbegintotakeovertheworld,thesocialnetworkserviceshavebeenadaptedtomobileenvironment.PlayingagreatroleinSNS.newfriendrecommendationfeaturecoulddiscoverpotentialsocialconnectionsofusers.ItwouldhavegreatsignificanceonBserpreferencedetectionandpersonaliz

7、edservicerecommendation.nemaintaskofmobilefriendrecommendationserviceiStoimprovetheaccuracyaswellasusersatisfactionbyutilizingmobilecontext,mobilesocialnetworkandotherrelevantinformation.Inthispaper,acontext-awarefriendrecommendationalgorithmbasedonmobilephonedata

8、iSproposedtoprovidepersonalizedfriendrecommendationserviceinmobilenetwork.Firstly,thecommunicationdataofmobiledeviceisusedtocalculatethecommunicationsoc

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