我正在构建一个应用程序，根据他/她与每个朋友的共同朋友，为Facebook用户推荐好友列表。我的想法是这样的：
http://i219.photobucket.com/albums/cc213/DoSvn/example03.png
我可以让A的所有共同朋友和他/她的每个朋友（B1，B2…）。是地下一层和地下二层的交叉口…（c1，c2……）我想把朋友分成几个小组，比如：
一组中的b1，b2，b3；一组中的b1，b4；一组中的b5，b6；一组中的b7，b8
也许只有b1，b2，b3这一组被选择，因为它更大，b1也在另一组中我试过一个主意：
创建许多组（我尝试了200个），每个组包含一些共同的朋友列表（它是“c”，我尝试了5个）。
与一个组一起，找出交叉点并将其推到另一个列表中。
在步骤2之后，我有一个包含交集的列表。我根据每个交叉口的大小来安排，得到最大的交叉口（我试了3个和5个）。
选择每个交集后，我会找出有共同朋友的朋友包含交集并推到一个组中。
我就是这么做的。但我随机选择了“c”，所以结果并不准确因为我的初级朋友名单是最大的，所以他们总是出现在3或4组的结果。你知道吗？谢谢：）很抱歉我的解释很差：）
最佳答案
在图聚类方面有很多工作可能是有帮助的。你可以将每个人建模为一个顶点，在朋友之间有一个边界（可能根据他们的“亲密程度”来确定权重，例如他们交换消息的频率）然后用图聚类的方法对顶点集进行划分，得到群。（Ut不必是一个分区，例如，您可以查找在它们之间具有高权重边的顶点子集。）
U-Minn的hMetis系统实现了许多划分图的策略。
关于algorithm - 如何根据共同的 friend 为Facebook用户推荐 friend 列表？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/4020610/