公开(公告)号：CN103793476A

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201410007387.3

申请日：2014-01-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘静 ,  焦李成 ,  刘辰龙 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  李阳阳 ,  朱虎明

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30964 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于网络社区的协同过滤推荐方法，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与用户之间的关系网络；计算用户之间的相似度；通过基于相似度的社区检测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进行预测评分；将评分预测值中最大的项目推荐给用户。仿真实验结果表明，本发明比传统协同过滤推荐方法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。

公开(公告)号：CN103793476B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201410007387.3

申请日：2014-01-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘静 ,  焦李成 ,  刘辰龙 ,  马文萍 ,  马晶晶 ,  李阳阳 ,  朱虎明

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于网络社区的协同过滤推荐方法，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与用户之间的关系网络；计算用户之间的相似度；通过基于相似度的社区检测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进行预测评分；将评分预测值中最大的项目推荐给用户。仿真实验结果表明，本发明比传统协同过滤推荐方法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。