一种用于网上商城的商品推荐算法及系统

本发明公开了一种用于网上商城的商品推荐算法及系统，涉及数据处理技术领域，所述算法包括：获取包含用户信息，商品信息，商品评分信息及用户社交信息的数据集；根据所述数据集计算用户间的相似度以及用户间的可信度；计算可信用户间的相似度；根据所述商与所述平均互动频率得到用户去噪声的社交信息相似度；根据数据集计算融合用户社交信息的用户相似度及商品相似度；根据目标函数确定用户潜在特征向量矩阵和商品潜在特征向量矩阵：用户潜在特征向量矩阵的转置矩阵和商品潜在特征向量矩阵相乘得到用户‑商品预测评分矩阵；根据所述用户‑商品预测评分矩阵确定评分大于评分阈值的待推荐商品，向用户推荐商品。提高了推荐结果的精确度和可信度。