基于离散粒子群优化的局部社区检测协同过滤推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于离散粒子群优化的局部社区协同过滤推荐方法，主要解决现有技术在获得用户之间相似度数据时存在稀疏性，造成推荐准确率低的问题。其实现步骤是：获取用户对待推荐项目的评分信息，并利用用户对待推荐项目的评分数据间接生成用户之间的关系网络；计算用户之间的相似度，通过相似度对用户关系网络进行局部社团检测，得到局部最密集用户社区，并对其扩展得到局部用户社区；将用户关系网络划分成若干个用户社区，选取用户所在社区内相似度最大的k个用户组成近邻用户集合；根据近邻用户集合对目标用户未评分的项目预测评分，将评分预测值中最大的项目推荐给用户。本发明能得到更好的推荐结果，可用于向用户推荐用户感兴趣的项目。