基于分类算法的潜在好友推荐系统

发布时间：2019-01-29 05:02

【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,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.
[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.
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61772211) 广东省科技计划项目(2016B010124008,2014B010116002,2013B090800024) 华南师范大学研究生创新资助项目(61272067)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2417669