类似 QQ,开心网,FB,人人网等 给用户推荐可能认识的好友,添加完好友就会出现可能认识的朋友,像qq的朋友网都不用添加好友就能推荐,而且相当准确,给我推荐的朋友有95%的都能认识。想请问下大家这个是如何做到的?

2011-01-07 22:25:10

3 Answers

这个其实就是用户相似度分析,当你添加一个好友后,就会得到这个好友的好友列表,然后判断他的某个好友是否是你的好友中的某个好友的好友,如果是,那么这个人也可能是你认识的人,比如对方有好友A,这个A用户如果是你的好友列表中的X用户的好友,那么这个A可能就是你认识的人,再明白点就是A认识X和Y,X认识B,Y认识B,那么A认识B的可能性就很大,当然这个是简单的分析,具体的还有很多种分析方式!

2011-01-08 00:12:11

推荐系统是数据挖掘中近些年来比较热门的问题,你说的推荐可能认识的朋友实际上有多种推荐方式,比如你刚申请了一个账号,在申请的过程当中肯定会搜集你一些信息,这些信息可以作为推荐的依据,还有就是根据地理位置,比如你在局域网申请账号,此时一个好友也没有,当然它可以将地理位置最近的用户推荐给你,还有就是通过关联度分析,简单的说,就是找出频繁的模式,这种推荐常常用于对于某个人已经有足够的信息情况下才可以使用,比如至少你在拥有一个好友之后,通过将这个好友的好友信息推荐给你。如果你有很多好友,那么最基本的方式就是遍历你所有的好友的好友,也是你的二级好友,然后二级好友中相对于一级好友有交集的部分且不是你好友的,那么有很大可能与你也相识,这好像就是QQ中的用户相熟度推荐吧。其实这些都只是对数据的直接关联,更强大的推荐要数就是亚马逊的推荐了。在德问中实际上也有这种基于主题关键词的推荐,比如为你推荐的用户和推荐的问答,都是在基于之前你注册时填写的信息得来的,这个模式完全是拷贝国外的一个Jester网站(研究推荐系统的都应该有了解)
谷歌关键词:推荐系统,数据挖掘

2011-01-08 02:24:29

我建议你看一下《群体智慧编程》,里面讲到的“欧几里得距离”、“皮尔逊相关度”这些基本原理应该能让你理解推荐的基本原理,同时里面也有一些例子。

2011-01-08 03:35:31
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