Việc đánh giá này phù hơp với thực tiễn tương tác giữa hai người dùng, nếu người dùng u "dành nhiều sự quan tâm" cho người dùng v thì tỉ lệ tương tác giữa u và v chiếm tỷ lệ cao hơn so với các bạn khác của u.
3.3.2 Độ đo quan hệ giữa hai người dùng
Trong việc xác định mối quan hệ giữa hai người dùng trên MXH, đã có nhiều nghiên cứu đề cập đến vấn đề này. Trong đó nổi bật hơn cả là những nghiên cứu của Leskovec[21] và Fire[8].
Leskovec [21] nhận xét rằng bạn của bạn trong các MXH có khả năng cao là bạn của nhau. Fire [8] đưa ra một độ đo gọi là friend-measure, với nhận định rằng càng nhiều kết nối giữa các láng giềng của hai người dùng, thì khả năng hai người dùng kết nối với nhau càng cao, cụ thể:
friend-measure(u, v) = X
x∈N(u)
X
y∈N(v)
Trong đó, δ(x, y) = 1 nếu (x, y)∈E hoặc (y, x)∈E, δ(x, y) = 0 trong trường hợp ngược lại. Hạn chế của độ đo này là chỉ được sử dụng đồ thị vô hướng, đồ thị không trọng số và chỉ xác định các mối quan hệ thông qua những người bạn chung không xét thông qua nhiều hơn một người dùng trung gian.
Trong thực tế, hai người dùng có thể ảnh hưởng đến nhau thông qua người dùng trung gian giữa họ. Do đó, chúng ta có thể đánh giá mối quan hệ giữa hai người sử dụng qua những người dùng trung gian.
Có thể lấy một ví dụ đơn giản như sau: Có ba người dùng x, y, z trên MXH, người dùng x và y thân thiết với nhau, y và z cũng thân thiết với nhau. Theo quan hệ này, người dùng x có thể gây ảnh hưởng đến y và sự ảnh hưởng này được y gây nên đối với z. Do đó, x có thể gây ảnh hưởng gián tiếp đến z thông qua người trung gian y. Ý tưởng này đã được Nguyen [47] sử dụng đánh giá khả năng liên kết giữa hai ngươi dùng trung gian. Theo đó, gọi P(u, v) là một đường đi đơn có hướng từ u đến v, ảnh hưởng của u đến v theo đường đi P(u, v) được ước lượng bởi:
W(P(u, v)) = Y
(a,b)∈P(u,v)
w(a, b) (3.4)