本发明公开了一种考虑重叠社区效应的推荐方法,其特征是按如下步骤进行：步骤一、获得用户-主题概率分布矩阵、主题-商品概率分布矩阵；步骤二、计算商品对用户的效用；步骤三、根据效用评分由高到低的排序,取其中前N项生成用户的商品推荐列表,从而推荐给用户。本发明能有效解决现有推荐系统存在的“冷启动”和数据稀疏问题,提高推荐质量,为用户提供更好的个性化服务。
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