一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法

摘要

本发明属于计算机科学与技术领域，特别涉及一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法，包括获取历史数据并对数据进行预处理；构建用户与用户之间的相似性矩阵；以目标用户为中心构建邻域，且令邻域内的用户都与邻域中心的用户相似，将邻域中的用户作为近邻用户；计算训练数据集的全局领域半径和每个用户的最优邻域半径，若用户最优邻域半径大于全局邻域半径则用户属于正区域或负区域用户，否则用户为边界区域用户；根据边界区域用户隶属目标概念的隶属度构造阴影集，由阴影集模型得到推荐阈值；根据待推荐数据的隶属度与推荐阈值的关系进行三支推荐；本发明解决了传统推荐方法根据预测评分实施推荐带来了更多的不确定造成推荐质量降低的问题。