基于最近邻居优化选取方法的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法推荐精度低和数据稀疏的问题,提出基于最近邻居优化选取方法的协同过滤推荐算法.首先,提出一种用户可用度计算模型,根据其他用户对目标用户的可用度计算结果,选取最近邻居候选集.然后,提出一种用户信任度计算模型,计算目标用户对最近邻居候选集中用户的信任度,进而选取目标用户的最近邻居.最后,根据最近邻居的评分情况,得到目标用户的推荐.实验结果表明,该算法提高了推荐精度,而且有效地改善了不同稀疏程度数据上的推荐效果.