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講 題結合鄰近感知之社群網路朋友推薦系統之研製
講 者 臺南大學資訊工程學系-孫榕辰學生
日 期2017/10/27長 度00:11:19人 氣10 次
摘 要
現有的Facebook好友推薦系統是推薦使用者的同學,及同學的同學,層層的關係去推薦使成為好友,但常常你看到的推薦名單上的人是你完全不認識的陌生人,所以成功加為好友的機率很低。為此我們設計一個推薦系統,利用智慧型手機上低功耗藍牙(Bluetooth LE, BLE)來傳接封包及利用Face-book上的用戶之間的共同好友資訊當作親密度的資料來源,進行計算後得到使用者與其他用戶的個別親密度。本論文提出使用鄰近感知技術藍牙來偵測有哪些用戶在身邊,因此推薦名單上出現的用戶將會是使用者日常生活中真實遇到的人,等同於是近距離的交友。而且兩人之間友共同好友,使用者可以向共同好友詢問用戶的更多詳細資訊,可以確保交友的安全性,避免網路惡意詐騙。最後,本論文實作鄰近感知朋友推薦系統與實驗。
提 供TANET台灣網際網路研討會-TANET2017
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