在线社交网络中主动交友的接受概率最大化
社会与信息网络
2013-03-01 v1 计算机与社会
物理与社会
摘要
好友推荐已成功促进了在线社交网络的爆炸性增长。如今大多数好友推荐服务旨在支持被动交友，即用户被动地从推荐候选中选择交友目标。本文中，我们倡导对主动交友的推荐支持，即用户主动指定一个交友目标。据我们所知，现有在线社交网络服务中尚未探索一种旨在为用户系统性地接近其交友目标提供指导的推荐方法。为了最大化交友目标接受用户邀请的概率，我们提出一个新的优化问题，即接受概率最大化（APM），并开发了一个多项式时间算法，称为基于树和节点内聚合的选择性邀请（SITINA），以找到最优解。我们在Facebook上使用SITINA实现了一个主动交友服务来验证我们的想法。我们的用户研究和实验结果表明，SITINA在解质量上优于手动选择和基线方法。
引用
@article{arxiv.1302.7025,
title = {Maximizing Acceptance Probability for Active Friending in On-Line Social Networks},
author = {De-Nian Yang and Hui-Ju Hung and Wang-Chien Lee and Wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.7025},
year = {2013}
}