【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及社交网络数据处理，特别是涉及一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法。
技术介绍
1、社交网络由社会实体及其间的关系与交互构成，包含现实世界中人与人之间的复杂关系，随着社交网络的不断发展，其中包含的信息也变得越来越丰富。好友推荐是指通过一定的方法对社交网络进行分析，向用户推荐与其兴趣爱好类似的其余部分用户，在现实中有着重要的应用。例如，在线上社交平台中，好友推荐可以提高用户体验，增加用户在其平台上的活跃度，提升软件的商业价值。
2、现有的好友推荐方法通常通过计算社交网络中用户间的相似度，向用户推送相似度高的其余用户实现好友推荐，可进一步分为基于指标、网络嵌入、图神经网络的方法。基于指标的方法大多为启发式方法，这些方法的可解释性较高，在小规模社交网络上效果较好，但没有充分利用拓扑信息，推荐准确度较低；基于网络嵌入的方法通过矩阵分解或机器学习方法获取用户节点的低维向量，进而计算向量相似度作为用户间相似度值以执行推荐，相比基于指标的方法能达到更好的推荐效果，但在网络嵌入的过程中很少结合用户自身的属性信息，且没有针对性地...
【技术保护点】
1.一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤S12中，同质子图大小的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤S13具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤S13中，权重值的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于子图采...
【技术特征摘要】
1.一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤s12中，同质子图大小的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于子图采样的社交网络好友推荐方法，其特征在于，步骤s13具体包括：
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