在线社交网络用户关系强度预测方法与流程技术资料下载

技术编号:12672210

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明涉及在线社交网络用户关系领域,特别涉及一种基于机器学习法和RFM模型的在线社交网络用户关系强度预测方法。背景技术在线社交网络的广泛使用,比如微博、微信,生成一个数据爆发式增长的虚拟社交网络。用户交互和链接形成了网络系统,人与人之间的社会关系有了新的表现方式,对现实社会关系产生影响。然而,互联网环境下,人们对社交网络中的信息掌控能力并不充足,不能够所产生信息进行有效的过滤和屏蔽,容易导致个人隐私的泄露。深入研究后可知,这种信息掌控能力的缺失来自于无法有效地对用户间关系强度的进行判别预测。因此...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发