一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于协同过滤推荐算法用于案例推荐的方法与系统，该方法包括以下步骤：S1、用户输入；S2、对用户选择项进行相似度计算，发现最近邻居；S3、根据用户相似度计算产生推荐数据集；S4、构建并利用标签给用户推荐相似案例。有益效果：通过运用协同过滤算法及对其进行改进，能够提高推荐案例的准确性，在用户选择输入项后，会根据系统推荐的案例选择不相关、基本相关、非常相关，从而能够有效地提高用户对案例的理解程度，降低民众维权的专业性限制；同时本方法通过改进现有推荐算法能够根据用户的选择项直接判断是否为相似输入，甚至找到相同输入，从而减少现有算法中的数据矩阵构建，提高效率与推荐的准确率。