Rekommenderarsystem är en av de viktigaste komponenterna för många företag och sociala nätverk som Facebook och YouTube. Ett rekommendationssystem består av algoritmer som gör det möjligt att förutsäga och rekommendera vänner eller produkter. Detta dokument studerar för att underlätta att hitta likasinnade människor med samma intressen i sociala nätverk. I vår forskning använde vi verkliga data från det mest populära sociala nätverket i Ryssland, VK ( Vkontakte). Studien är motiverad utifrån antagandet att likhet föder samband. Vi utvärderar välkända likhetsåtgärder inom området på våra insamlade VK-dataset och finner begränsade resultat. Resultatet visar att majoriteten av användarna i VK tenderar att inte lägga till möjliga användare med vilka de har gemensamma bekanta. Vi föreslår också en topologibaserad likhetsåtgärd för att förutsäga framtida vänner. Sedan jämför vi våra resultat med resultaten av andra välkända metoder och diskuterar skillnader.
Lee och Tukhvatov REF föreslog en topologibaserad likhetsåtgärd för att förutsäga framtida vänner.
Evaluations of Similarity Measures on VK for Link Prediction
{'venue': 'Data Science and Engineering', 'journal': 'Data Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}