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针对传统的基于项目的协同过滤推荐算法中项目相似度的计算上存在的缺陷,提出一种基于多层次项目相似度的协同过滤推荐（MLCF）算法。利用多维度启发式方法分析用户行为记录,从共同用户集、用户活跃度、项目得分时效和项目得分4个方面综合分析项目之间的相似程度,并在此基础上,设计多层次项目相似度计算方法。实验结果表明,基于多层次项目相似度的推荐算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法具有较高的推荐准确率、召回率和较低的平均绝对误差值。