一种电子商务推荐系统中用户最近邻居集的优化选取方法

摘要

本发明涉及一种电子商务推荐系统中用户最近邻居集的优化选取方法，包括：收集历史记录中的用户‑项目评分数据，建立用户‑项目评分矩阵；采用皮尔森相似度计算方法计算目标用户与其他用户之间的相似度；选择相似度较高的前N个用户生成最近邻居候选集；对于最近邻居候选集里的用户，根据目标用户与此集里用户共同评分项集的数据，计算目标用户与此集里用户之间评分的平均误差，进而计算可信度，平均误差越大，与目标用户之间的可信度越小；选取可信度较高的K个用户生成目标用户的最近邻居集，0