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在新闻网站、电子书城等应用中,为了提高计算用户间的相似性,在传统基于用户协同过滤和基于内容的混合推荐的基础上,引入人口统计信息和专家信任等因子,对混合推荐算法进行改进。最后,通过GroupLens提供的数据集对算法进行验证,与传统基于用户和基于项目的协同过滤算法相比,文中所提算法在准确率上有显著的提高。