基于选择性邻域信息的商品推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于选择性邻域信息的商品推荐方法，该方法包括：获取目标用户的兴趣偏好；获取商品的属性特征；获取与商品有过历史评分记录的所有用户，将所有用户作为目标用户在商品下的邻域信息并确定其兴趣偏好；确定目标用户与邻域信息中每个用户的兴趣偏好的相似性；对邻域信息的兴趣偏好进行融合以得到目标用户的邻域特征信息；确定邻域特征信息的可用性；获取基于邻域信息的目标用户特征信息；获取目标用户对商品的预测评分；选择预测评分最大的若干个商品推荐给目标用户。本发明的方法将邻域信息当作一种辅助信息，自动过滤出相似邻域信息，捕获用户与其邻域信息之间兴趣偏好的一致性，能够有效缓解数据稀疏性问题，显著提高推荐精度。