基于Jaccard均衡距离的协同过滤推荐方法

摘要

本发明公了一种基于Jaccard均衡距离的协同过滤推荐方法，主要解决现有方法中推荐准确度不高，推荐准确度易受邻居集大小影响的问题。其技术方案是：(1)从推荐系统中获取用户-项目评分，并计算用户的相似度矩阵X；(2)根据用户-项目评分，确定最近邻居查询个数nu；(3)根据相似度矩阵X，确定目标用户的邻居集；(4)由邻居集计算出目标用户对所有未评分项的预测评分值；(5)将计算出的预测评分降序排列，推荐前N个项目给用户，5≤N≤20。本发明能够提供准确度更高的推荐结果，且当邻居集大小发生变化时，可以提供稳定的推荐结果，可用于个性化推荐系统。