基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法，该推荐装置通过对社交网络中的用户行为数据和个人属性进行特征归类，根据用户的历史数据，不断学习用户的交友偏好，个性化的推荐不同的好友。相较于传统的基于人口统计学和基于内容的推荐装置相比，该推荐装置强调了用户之间的差异性，可针对用户的历史数据不断学习并革新推荐引擎，具有更强的鲁棒性。并且，利用协同过滤思想，更符合用户在真实社交场景中的交友情景，推荐的结果也会趋向于精确化。