科创中国

一种结合网络拓扑特征和用户行为特征的朋友关系挖掘方法，包括以下步骤：1)建立朋友关系网络图，随机选取其中90％的朋友关系连边数据为训练集，剩余的10％作为测试集；2)构建两种基于拓扑相似度的朋友关系网络的有权无向图；3)构建两种基于用户行为特征相似度的朋友关系网络的有权无向图；4)使用基于加权模块度的社团检测算法(CNM算法)分别对上述四种有权无向图进行社团划分，如果任意两个用户在上述四种社团划分过程中至少有三次或以上被划为同一个社区，则认为这两个用户是朋友关系。本发明将拓扑特征以及行为特征引入到用户朋友关系网络中,通过社团划分，挖掘出两个用户是否是朋友关系。

为了克服现有的社交网络中传统的朋友关系网络都可以抽象为无向无权图，只能表示两者之间是否为存在朋友关系、无法有效挖掘朋友关系的不足，本发明将网络特征以及用户行为特征引入到传统的朋友关系网络中，不仅表示两者是否为朋友，也能表示两个朋友关系的强弱程度，从不同的角度考虑两个人的相似度，即社交网络拓扑特征以及用户行为特征，使用改进的CNM(Clauset-Newman-Moore)算法进行社团划分，人与人之间存在“物以类聚，人以群分”的现象，本发明结合网络拓扑特征和用户行为特征使用改进的CNM算法挖掘出两个用户是否存在朋友关系。

社交网络平台领域

精准推荐与社交拓展：社交网络平台可以利用这种朋友关系挖掘方法，为用户提供更精准的朋友推荐。通过分析用户的网络拓扑特征和行为特征，可以找到与用户兴趣相投、社交圈子相近的潜在朋友，提高用户的社交体验和平台的活跃度。例如，在社交媒体平台上，根据用户的关注列表、点赞行为、评论内容等，推荐可能成为朋友的用户，帮助用户扩大社交圈子。

社区发现与群组推荐：该方法可以用于发现社交网络中的社区结构，将具有相似兴趣和行为的用户划分到同一个社区中。同时，还可以根据社区的特点为用户推荐相关的群组，促进用户之间的交流和互动。例如，在在线论坛、兴趣小组等社交平台上，通过挖掘用户的朋友关系，发现不同的兴趣社区，并为用户推荐适合的群组，提高用户的参与度和归属感。

电子商务领域

个性化营销与客户关系管理：电子商务平台可以结合用户的朋友关系网络，进行个性化的营销和客户关系管理。通过分析用户的朋友购买行为、评价等信息，可以为用户推荐适合的商品和服务，提高营销效果和客户满意度。例如，在电商平台上，根据用户的朋友购买记录，为用户推荐相似的商品，并提供团购、分享等功能，促进用户之间的消费互动。

社交电商拓展：利用朋友关系挖掘方法，可以发展社交电商模式，通过用户的社交网络进行商品推广和销售。例如，在社交电商平台上，用户可以分享自己喜欢的商品给朋友，朋友购买后用户可以获得一定的奖励，从而激发用户的分享和推荐热情，扩大商品的销售渠道。

企业人力资源管理领域

员工社交网络分析与团队建设：企业可以利用这种方法分析员工的社交网络，了解员工之间的关系和合作情况，为团队建设和人才管理提供参考。例如，通过挖掘员工的朋友关系，发现潜在的合作团队和项目组成员，提高团队的协作效率和创新能力。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

选取基于 的有权无向网络为对象，重复S4-1过程，就能得到基于 的有权无向网络的社区结构C2,C3,C4；根据以上基于四种不同特征包括网络拓扑特征以及用户行为特征的网络社团结构，即C1,C2,C3,C4，如果任意两个用户两点在上述四种社团划分过程中至少有三次或以上被划为同一个社区，则认为这两个用户是朋友关系。本发明的有益效果为：本发明挖掘社交网络中的用户关系(即用户关系网络中未知的连边状态)，最终的预测结果较高，能有效满足实际使用的要求。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。