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社交网络中好友推荐技术的研究的中期报告
一、研究背景和意义：
随着社交网络的快速发展，越来越多的人们开始利用社交网络进行交流、分享和社交活动。在这个过程中，好友推荐技术起到了重要的作用。好友推荐技术可以帮助用户更快速地扩展自己的社交网络，并找到与自己兴趣相似的好友。
基于此，我们进行了好友推荐技术的研究。本中期报告主要介绍了我们的研究进展以及未来计划。
二、研究方法：
我们采用了基于机器学习的方法进行好友推荐。具体地，我们使用了用户的基本信息、朋友关系、和社交行为等数据作为特征，采用了协同过滤算法来推荐好友。为了提高推荐质量，我们引入了社交网络嵌入（SocialNetworkEmbedding）技术，将用户和好友的关系用低维向量表示，从而更准确地刻画用户和好友之间的相似性。
三、研究进展：
我们已经完成了模型的搭建和实现，并对数据进行了预处理和特征选取。目前，我们的模型已经可以进行好友推荐，并且推荐效果较好。我们采用了准确率和召回率作为评估指标，实验结果显示出了较高的准确率和召回率。
接下来，我们计划对模型进行优化和改进。具体来说，我们将引入更多的特征，如社交网络嵌入、社交行为、兴趣爱好等，以提高模型的预测能力和推荐质量。同时，我们还将尝试采用深度学习等方法，来进一步提高推荐效果。
四、未来计划：
我们计划在接下来的研究中，进一步探究好友推荐技术，包括但不限于以下几个方面：
1.探究不同特征的组合方式，以提高推荐精度。
2.研究如何应用社交网络嵌入技术，以更准确地刻画用户之间的相似性。
3.尝试采用深度学习算法，以提高推荐效果。
4.利用用户的反馈信息来优化推荐算法，以提高用户体验。
综上所述，我们的研究将进一步完善和深入，以实现更准确、更智能的好友推荐。