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上传时间: 2021-03-31
详细说明：我们研究了在线社交网络中的主动交友问题。鉴于发起人想要与社交网络上的目标人交朋友，我们提出了一种通过一系列推荐列表来支持主动交友的策略。 该列表用作启动器的分步指导。 我们制定了一个优化问题，即受约束的主动友谊（CAF），用于在主动友谊过程中配置Recommendation.list。 我们的目标是通过推荐选择性的中间朋友来接近目标，从而最大程度地提高发起者对目标的邀请的接受可能性。 在线性阈值模型下，我们证明了CAF问题是NP难的。 针对这种问题，我们提出了一种基于离散超微分的算法，该算法可以推导有保证的近似值。 在基准社交网络数据集上的广泛评估结果验证了我们算法的有效性和效率。
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