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Facebook如何确定“推荐好友”？

algorithmfacebook
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我想了解您如何认为（或知道）Facebook在每个用户页面上生成“可能认识的人”或“建议的朋友”。这实际上是一个算法问题，而不是一个Facebook问题，但社交网络可能是最可见和最易理解的示例，这就是为什么我在我的问题中引用了它。
对我来说，这是一个效率的好奇问题。我了解如何为单个用户完成此操作；基本上找到与您当前的朋友数量最多但没有与您成为朋友的用户。但是，这并没有给我留下非常快速或高效的印象，而且必须针对大约十亿个用户进行操作。
这使我相信该过程仅在用户登录时运行，但我仍然想知道实际用于查找这些“建议的朋友”的算法类型。在大规模执行像这样的“建议算法”方面，什么是有效的方法？
你应该问Facebook。 - user195488
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我认为这个问题不应该被关闭，但你可能想重新表述它，将重点从Facebook转移到算法设计上。我认为这是一个很好的问题。 - colithium
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我一直认为这只是随机选择距离为2的人。 - biziclop
我真的希望能得到更多关于这个问题的意见。我稍微修改了一下，可能可以投票重新开放吗？ - Yottagray
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对于这个问题点赞，不同意那些投票关闭它的人（因为大多数关闭投票是适得其反的）。 - ali haider
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3个回答
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这个解决方案可能听起来有些杀鸡焉用牛刀，但沿着这个思路进行下去可能会很有趣。我想Facebook可以采用与Netflix相似的方式来了解你喜欢的电影，参考此贴的回答 Algorithm to complete a corrupted matrix of data。如果你登录，他们可以将矩阵缩小到一个非常小的范围内，并且使用更加完整的数据和一个更小的矩阵来解决netflix问题。你可以看一下机器学习。
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