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虽然基于邻居用户兴趣的协同过滤技术已被成功地应用于个性化推荐系统中，但是传统的协同过滤推荐算法往往忽略了用户之间基于社会化网络的熟悉程度，也鲜有考虑地点等用户情境因素。为了提高推荐系统的精准度，基于移动平台和社会化的协同过滤推荐算法可结合目标用户在社会化网络中的人际关系，寻找目标用户更信任的相似用户，并利用GPS定位用户所处情境，根据目标用户当前的意愿排除距离较远的产品，并保留最适合的目标产品，向目标用户做出精确的个性化推荐。