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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
摘要：本发明公开了一种基于重要性得分的好友推荐方法，包括：将目标用户、用户以及用户间的关系转换为图结构；根据第i阶邻居节点的重要性得分参数，计算节点s所有的第i+1阶邻居节点的重要性得分的估计；得到目标节点s的前L阶邻居的重要性得分的估计；根据目标节点s的前L阶邻居的重要性得分的估计，得到图结构G上所有节点相对目标节点s的重要性得分的估计找到图结构G上的所有用户节点的重要性得分的估计中最高的k个用户节点，将这k个用户节点对应的社交用户作为结果推荐给目标用户。本实施例提供的基于重要性得分的好友推荐方法，实现基于各推荐场景的、通用的、可统一维护的好友推荐方法。
主权项：1.一种基于重要性得分的好友推荐方法，其特征在于，包括：将目标用户、用户以及用户间的关系转换为图结构，其中，所述图结构中包括多个与所述用户对应的节点以及多条与所述用户间的关系对应的边，所述图结构包括n个节点u，所述目标用户对应为图结构中的目标节点s；获取与应用场景对应的目标用户的各阶邻居节点对应的重要性得分参数，其中，每个应用场景具有多种预设的推荐算法，不同预设算法对应不同参数；根据第i阶邻居节点的重要性得分参数，计算目标节点s的一个第i阶邻居节点u的重要性得分的估计，重复上述步骤，得到目标节点s所有的第i阶邻居节点的重要性得分的估计；根据第i+1阶邻居节点的重要性得分参数以及目标节点s的一个i阶邻居节点u的重要性得分的估计，计算所述节点u的邻居节点v作为目标节点s的第i+1阶邻居节点的重要性得分的估计，重复上述步骤，得到节点s所有的第i+1阶邻居节点的重要性得分的估计；重复得到节点s所有的第i+1阶邻居节点的重要性得分的估计的步骤，直至得到目标节点s的前L阶邻居的重要性得分的估计，其中i为0-L的整数；根据目标节点s的前L阶邻居的重要性得分的估计，得到图结构上所有节点相对目标节点s的重要性得分的估计其中，的第u维存储的数值为图上节点u相对目标节点s的重要性得分的估计；找到图结构上的所有用户节点的重要性得分的估计中最高的k个节点，将这k个节点对应的用户作为结果推荐给目标用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 基于重要性得分的好友推荐方法
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