基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法

来源：计算机工程与科学杂志2021年第7期北京时间：

作者：马汉达, 景迪

单位：江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013

摘要：社交网络用户的指数型增长，导致用户在网络中难以找到适合自己的好友。提出一种基于多目标检测算法SSD和时序模型的微博好友推荐算法BSBT-FR,首先利用SSD对搜集到的用户图像进行信息提取，再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理，然后利用JS散度公式计算用户间的相似度，最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合，得出综合的用户相似度，使用Top-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明，参考因素的权重取值会影响推荐结果，BSBT-FR算法与只考虑用户属性或用户图像的算法相比，精准度更高。

关键词：社交网络,目标检测,好友推荐,时序模型,