基于单源SimRank精确解的好友推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于单源SimRank精确解的好友推荐方法，包括：将目标用户、用户及用户间的关系转换为图结构G；计算源节点vi关于图上所有节点的个性化佩奇排名，构成个性化佩奇排名向量计算图结构G上所有节点的不再相遇概率，形成不再相遇概率矩阵根据n维向量以及不再相遇概率矩阵计算关于源节点vi的SimRank相似度，得到n维向量重复执行L轮SimRank相似度的计算并对n维向量进行更新；找到n维向量所有维中值最大的t维对应的节点，将这t个节点对应的用户作为结果推荐给目标用户。本发明提供的基于单源SimRank精确解的好友推荐方法，可以保证在有效时间内得到大规模用户群体上的单源SimRank相似度的精确解，提高好友推荐功能的质量和效果。