Uma técnica híbrida de recomendação de amizades usando SVM com base nos atributos dos usuários - Yang, Liu; Ferreira, Deborah M.; Zheng, Jianya; Weigang, Li (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2014: Anais do III Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2014)
As redes sociais on-line atraíram milhões de usuários para integrar seu cotidiano nessas mídias sociais. Como uma importante atividade eletrônica, os Sistemas de Recomendação de Amigos (Friend Recommendation System-FRS) foram desenvolvidos para ajudar os usuários a explorar novos amigos com interesses em comum. No entanto, a maioria dos FRS existentes usa métodos simples, como amigos em comum, informações baseadas em localização, etc. Este artigo propõe uma técnica híbrida utilizando Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), recomendando pessoas em redes sociais com base nos atributos dos usuários. Com o estudo de caso de Tencent Weibo, o método proposto melhorou a precisão da recomendação em comparação com dois algoritmos clássicos, Naïve Bayes e Random Forests. Além disso, considerando nove atributos no FRS, identificamos que a aceitação de seguidores é o fator mais importante para influenciar a decisão dos usuários.