通过分析用户主动交友意愿进行朋友推荐的方法

摘要

本发明公开了一种通过分析用户主动交友意愿进行朋友推荐的方法，涉及计算机社交网络技术领域，包括：初始化用户交友意愿特征矩阵P和Q，计算有向邻接矩阵H，循环迭代计算H的不一致性，并迭代更新P和Q，计算新的H。根据H识别每一对关系的发起者和接受者，区分用户的积极朋友和消极朋友，据此为每一个用户推荐新的朋友。本发明方法对无向社交关系中用户的主动交友意愿进行合理推断，从而更加准确地捕捉用户的个人兴趣和交友偏好，能够为无向社交网络提供更加准确的朋友推荐服务，也能够有利于社交网络的各类进一步分析工作。

主权项

一种通过分析用户主动交友意愿进行朋友推荐的方法，其特征在于，包括：初始化用户交友意愿特征矩阵P和Q，并计算初始有向邻接矩阵H；获取上述得到的有向邻接矩阵H的综合不一致性；对于社交网络中的每一对朋友关系或者每一个用户，根据有向邻接矩阵H关于P和Q的梯度更新矩阵P、Q中的相应元素，并得到新的综合不一致性更低的有向邻接矩阵H；对于社交网络中的每一对朋友关系，根据最终的得到的有向邻接矩阵H，识别其中的发起者和接受者，进而区分每个用户的积极朋友和消极朋友；根据得到的有向邻接矩阵H，按照每个用户结交新朋友的意愿强度，产生向每一个用户推荐的新朋友的列表。