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。 我们提出了一个优化问题,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