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針對移動社會網(wǎng)絡(luò)（MSN）的好友推薦問題，提出了一種基于多維相似度的好友推薦方法。該方法隸屬于基于內(nèi)容的好友推薦，但與現(xiàn)有方法相比，不再局限于單一維度的匹配信息，而是從空間、時間和興趣三個維度出發(fā)，判斷用戶在各個維度上的相似度，最終通過“差異距離”進行綜合評判，向目標用戶推薦與之在地理位置、在線時間和興趣愛好上更具一致性的其他用戶成為其好友。由實驗結(jié)果表明，該方法應(yīng)用于移動社會網(wǎng)絡(luò)中的好友推薦服務(wù)時，其推薦結(jié)果查準率接近80%，查準效率接近60%，性能遠高于只基于單一維度的好友推薦方法；同時，通過對三維權(quán)重值的調(diào)整，該方法可應(yīng)用于多種特性的移動社會網(wǎng)絡(luò)中。
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