本发明请求保护一种超密集异构无线网络中基于网络推荐的接入选择方法。包括以下步骤：首先，通过各用户的历史行为进行离线数据分析，采用协同过滤推荐算法，得到用户相似度评估并给出推荐网络。然后选择推荐的网络进行接入，若推荐网络不可用，则采用浣熊优化神经网络算法进行网络选择。其次,实时更新各候选网络的综合评分和接入网络的用户体验评分，构建一个在线反馈与评分机制以更新历史数据库，从而保证推荐算法的准确性。最后，通过三组实验表明，本文算法能够有效减少用户的切换时延和信令开销，并且由于在线反馈评分机制包括了阻塞率等评价指标，用户切换判决时会避免阻塞率较高的网络，从而减少了平均阻塞率。