【摘 要】
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为体现出在线社交网络中好友推荐时的用户倾向性，并且更真实反映现实生活中人与人之间的关系强度，将用户间的好友关系强度定义为信任度引入到相邻边拓扑信息相似性计算中，并结合
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为体现出在线社交网络中好友推荐时的用户倾向性，并且更真实反映现实生活中人与人之间的关系强度，将用户间的好友关系强度定义为信任度引入到相邻边拓扑信息相似性计算中，并结合用户兴趣模型导出用户社交圈，提出一种好友推荐算法。针对用户社交圈中未考虑好友间信任度的情况，将信任度融入到社交圈重叠程度计算中为用户发现其潜在的好友提供建议。实验结果表明，与基于社交圈相似性和公共朋友相似性的好友推荐算法相比，该算法具有更高的好友推荐准确率。
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