一种基于社会网络的协同过滤推荐方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于社会网络的协同过滤推荐方法及系统，所述方法包括：获取特征数据集并进行预处理，构建项目的关联性与流行性的计算模型，构建项目在用户社会网络关系中的推荐度的计算模型，构建用户兴趣偏好度的计算模型，利用预处理后的特征数据集分别训练三个计算模型，根据训练后的所述项目的关联性与流行性、项目在用户社会网络关系中的推荐度以及用户兴趣偏好度的计算模型，计算项目的综合推荐值，根据综合推荐值产生推荐列表，从而实现了将用户的社会网络关系合理有效地嵌入到用户兴趣相似性计算中，从多维度对用户喜好进行刻画，保证了推荐结果的准确性以及多样性。