北京时间8月4日晚间消息，英国剑桥大学的研究人员已经开发出一个新的技术，通过人们在真实世界中经常访问的场所来判断哪些人应当是社交网络中的好友。

　　这一新的“好友推荐”技术通过了解用户经常出没的地点来判断他们是否是好友。研究人员表示，辅以当前社交网络上常用的“好友的好友”功能，社交网络的好友预测系统将会更加有效。

　　剑桥大学研究人员萨尔瓦托·塞拉拖(Salvatore Scellato)表示：“我们试图研究不同场所在促使人们建立联系时的特性，并将其应用到社交网络的好友推荐系统中。”该团队在基于位置的社交网络Gowalla上分析了社交联系的出现。

　　塞拉拖表示：“我们检测了人们前往不同场所，以及与他人建立联系的行为。我们发现，多次前往同一场所的人很可能最终会成为好友，占新出现社交联系的约30%。”

　　根据帮助人们建立社交联系的可能性，不同场所有着不同的重要性，因此办公室、健身房和学校相对于足球场和机场更加重要。这一重要性还基于访问场所的人数，以及人们访问这些场所的频率。

　　由于使用社交网络的人很多，因此好友推荐系统是社交网络面临的一个重要问题。塞拉拖表示：“我们的研究结果显示，根据地理位置服务来改进好友推荐系统是可能的，这将帮助社交网络吸引用户，提升用户的参与度。”(维金)