基于模糊机制用户评分邻域信息的协同过滤推荐方法

摘要

本发明公开一种基于模糊机制用户评分邻域信息的协同过滤推荐方法。其技术方案是：1.获取用户对项目的评分信息，创建评分矩阵；2.根据评分矩阵计算用户评分隶属度，根据项目上下文信息计算项目对相似度的贡献率；3.根据评分隶属度和相似度的贡献率，构建用户喜欢不喜欢相似度；4.对评分数目小的用户进行相似度值的缩减，构建用户Jnum相似度；5.根据用户喜欢不喜欢相似度和用户Jnum相似度，构建用户最终相似度；6.根据最终相似度，选取相似度值最高的前K个作为参考邻居用户，完成对目标用户的预测。实验仿真结果表明，本发明比传统协同过滤算法能得到更好的推荐质量，可用于向用户推荐感兴趣的项目。