基于最近鄰的協(xié)同過濾算法是個(gè)性化推薦中應(yīng)用的最為成功的算法，然而在普通網(wǎng)絡(luò)中，用戶身份興趣等信息缺乏可靠性，導(dǎo)致該算法推薦不夠精確。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是彼此擁有足夠的感情后建立起來的一種人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，它的出現(xiàn)為廣大用戶提供了一個(gè)相對(duì)安全的綠色交流通道。本文針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)性化推薦系統(tǒng)存在的問題，提出了一種在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下基于信任度的最近鄰居集合算法的優(yōu)化，該算法通過分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶的信任度給出個(gè)性化推薦。實(shí)驗(yàn)表明，該算法在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用提高了個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確度，增加了用戶的滿意程度。