[發明專利]基于單源SimRank精確解的好友推薦方法

有效

• 申請號: 202010536506.X
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111506833B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 魏哲巍;王涵之;袁野;杜小勇;文繼榮
• 申請（專利權）人: 中國人民大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F18/22
• 代理公司: 北京興智翔達知識產權代理有限公司 11768
• 代理人: 張玉梅

本發明公開了一種基于單源SimRank精確解的好友推薦方法，包括：將目標用戶、用戶及用戶間的關系轉換為圖結構G；計算源節點vsubgt;i/subgt;關于圖上所有節點的個性化佩奇排名，構成個性化佩奇排名向量計算圖結構G上所有節點的不再相遇概率，形成不再相遇概率矩陣根據n維向量以及不再相遇概率矩陣計算關于源節點vsubgt;i/subgt;的SimRank相似度，得到n維向量重復執行L輪SimRank相似度的計算并對n維向量進行更新；找到n維向量所有維中值最大的t維對應的節點，將這t個節點對應的用戶作為結果推薦給目標用戶。本發明提供的基于單源SimRank精確解的好友推薦方法，可以保證在有效時間內得到大規模用戶群體上的單源SimRank相似度的精確解，提高好友推薦功能的質量和效果。

技術領域

本發明是關于推薦方法，特別是關于一種基于單源SimRank精確解的好友推薦方法。

背景技術

隨著中國移動互聯網在國民中的加速滲透，移動社交用戶出現了大規模增長。由艾媒咨詢發布的《2019年中國移動社交行業專題報告》顯示，2018年中國移動社交用戶規模達到了7.37億，預計未來兩年仍將穩步增長，2020年有望突破8億人，龐大的用戶群體凸顯了巨大的市場空間，也激發了多種社交軟件的出現。根據社交軟件的功能，可將主流軟件大致分為以微信、QQ為代表的即時通訊類社交應用；以微博為代表的媒體類社交應用；以豆瓣、知乎為代表的興趣類社交應用和以陌陌、探探為代表的交友類社交應用。

各類型的社交軟件功能相異，但都普遍支持好友推薦功能，即根據現有的好友關系網絡計算指定用戶間的相似度，將相似度高但還不是好友的用戶推薦給指定用戶，從而幫助用戶找到與其興趣相投的朋友。

在好友推薦的過程中，用戶之間相似度計算的準確度會直接影響推薦結果的優劣。合理的相似度衡量方式和準確的相似度計算結果是做到精準好友推薦的必要條件。其中，SimRank相似度以其直觀的設計思想、貼合實際的遞歸定義方法、高質量的計算結果在眾多相似度計算方法中脫穎而出，逐漸成為一種應用廣泛的相似度衡量方法。因此，在好友推薦的應用場景中，人們普遍借助SimRank相似度結果來衡量用戶間的相似程度。

目前，現有技術的算法可以實現小規模用戶群體上的SimRank相似度的精確解，但無法計算大圖上的精確解。

基于此本申請的發明人發現，現有技術的算法可以實現小規模用戶群體上的SimRank相似度的好友推薦。隨著用戶規模的迅速擴大，SimRank相似度的計算時間也隨之增加，面對超大規模的用戶群體(如推特、微博等擁有千萬用戶數的社交應用)，現有方法無法在有效時間內準確計算出待推薦用戶與所有用戶間的SimRank相似度，只能犧牲一定的準確度，得到SimRank相似度的估計值，在很大程度上影響好友推薦功能的質量和效果。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于單源SimRank精確解的好友推薦方法，其能夠提高好友推薦功能的質量和效果。