1.在推荐系统中利用潜在邻居关系图筛选最近邻居的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、设i∈O，O是需要筛选最近邻居的对象集，i是对象，采用模糊聚类技术依据对象的特征向量，将对象i按预先设定的概率指派到多个簇中，由此产生含K个对象簇的簇集合C；

步骤2、构建簇集合C对应的潜在邻居关系图GC＝{VC,EC}，其中，VC是顶点集合，EC是无向边集合；具体如下：若对象i和对象j同时出现在簇集合C的同一个簇c中，则称对象i和j为共现对并记为＜i,j＞；对于簇集合C中每对共现对＜i,j＞，先将对象i和j对应的顶点vi和vj加入到图GC中，若两个对象i和j之间没有存在无向边，则用边ei,j连接顶点vi和vj；其中，图GC中每条边ei,j表示一潜在的邻居关系，边ei,j邻接的两个顶点vi和vj对应的对象i和j称为邻接对象，j∈O，c∈C，vi∈VC，vj∈VC，ei,j∈EC；

步骤3、量化图GC中每条边的权重；

步骤3中采用下式计算边ei,j的权重ei,j.weight：

其中，Ci表示对象i隶属的簇集合，Cj表示对象j隶属的簇集合，Ci,j为对象i和j共享的集合， Ci,j＝Ci∩Cj，|*|为集合*中成员个数，d(*)表示顶点*的度；

步骤4、对图GC进行裁剪，删除潜在邻居关系图GC中边的权重低于wmin的边，余下边构成了一新图GC'；其中，wmin为设置的最小权重阈值；

步骤5、选取对象i作为目标，利用裁剪后的潜在邻居关系图GC'筛选目标的最近邻居，针对GC'图中目标i的每条邻接边ei,j，比较并计算效用向量Ri与Rj之间的相似度，然后依据近邻选择条件在目标i的所有邻接对象中筛选其最近邻居；其中，Ri表示对象i的效用向量，Rj表示对象j的效用向量。

2.根据权利要求1所述的在推荐系统中利用潜在邻居关系图筛选最近邻居的方法，其特征在于，所述步骤5中近邻选择条件是指选取与目标的相似度最大的前k个对象构成目标的近邻集。

3.根据权利要求1所述的在推荐系统中利用潜在邻居关系图筛选最近邻居的方法，其特征在于，K≥1。

4.根据权利要求1所述的在推荐系统中利用潜在邻居关系图筛选最近邻居的方法，其特征在于，边ei,j的权重与关系图GC中边ei,j所邻接的对象i和j共享的簇有关。