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针对传统协同过滤算法所面临的稀疏性及预测准确度不高的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机与加权Slope One的混合推荐算法。首先通过受限玻尔兹曼机对评分矩阵的初步填充,缓解数据的稀疏性问题;然后通过一种混合项目相似度计算方法,引入项目属性信息;最后通过加权Slope One算法的二次预测,提升推荐效果。在MovieLens100K数据集上的实验表明,两种算法的结合提高了推荐的准确度。