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“可能认识的人”是基于啥算法

这个问题涉及到社交网络推荐好友的算法，需要对图的概念有一定的理解：1.单纯基于好友关系图的算法，最简单，最容易实现，最好理解：需要的数据：用户编号以及用户关系把好友关系转化成图的形式，点代表一个用户，连接两点的边代表两个用户是好友，边可以有权重，也可以没有你直接认识的朋友，叫一度好友。朋友的朋友，叫二度好友，也就是上面提到的共同好友。当然也有三度，四度朋友，看参考六度理论，可以推荐不同度数的朋友，当然二度朋友最为广泛。（即判断共同好友的数量）。比如人人网推荐好友就写着“共同好友”。这种方法最简单，需要的数据也最少。2.基友好友关系以及用户信息（行为或者兴趣爱好）的方法需要的数据：用户编号以及用户关系以及用户行为，兴趣行为数据和兴趣这些需要通过对用户的日常行为进行分析，比如提取用户的个人资料，或者聊天记录这些。得到关于该用户的上下文信息（context）。然后根据聚类算法来将用户放到不同的类别（cluster，簇）里面去，同一个簇内，你不认识的用户即可推荐。这种方法是机器学习里面比较基础的算法，相比第一种方法，需要数据更多，处理更复杂一点。这两种应该是主流推荐好友算法。
■网友
只上过算法课，略懂一些网络分析，说得不对请指正。在基本的网络分析中，对于任意一对没有直接连通路径的点都可以赋一个值，这个值等于使这两点连同的第三点的数目。社交网络中，这个第三点叫做“共同好友”。当我们给“共同好友”这个第三点的数目设定一个阈值，比如1，那么当某两个人的共同好友数目超过1的时候，我们就可以认为他俩互为“可能认识的人”。
■网友
看看facebook吧；共同好友，通讯录，同城市 所以把女朋友推广到老婆那的故事并非腾讯一家的o(∩_∩)o
■网友
关于好友推荐算法，也可以算是社交网络中的链路预测算法的应用， 两个人是否认识或是否是朋友，可以通过计算两人的相似性来计算。1）可以通过人的一些属性：年龄、爱好之类的。2）共同邻居(共同朋友）3) 路径相似性。等等。
■网友
如页面所写，共同好友


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