摘要
在世界各地，未来的父母都面临着寻找合适的他们孩子的名字。这种选择受到不同因素的影响，比如社会背景、语言、文化背景，尤其是个人品味。虽然这项任务无处不在，但很少有研究对名字之间相互关系的分析和应用从数据挖掘的角度来看。目前的工作首先解决了推荐名字的问题从社交网络数据中挖掘名称间的相关性。基于这些结果，名称搜索引擎“Nameling”建成，吸引了超过在不到六个月的时间内有35000名用户基本推荐任务。然后将累计使用数据用于评估不同最先进的推荐系统，以及我们的新\我们采用的NR算法来自于我们之前关于大众分类法的工作考虑到预测准确性之间的权衡，得出最佳结果和运行时性能以及生成个性化建议。我们还展示了如何将收集到的名称间关系用于基于PageRank的推荐的有意义的结果多样化系统。由于所有考虑的使用数据都是公开的工作建立了基线结果，鼓励其他研究人员实施名字的高级推荐系统。
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