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基于用户的协作过滤推荐技术中存在的稀疏问题和冷开始问题，影响推荐系统的性能，使协作过滤的效果得不到充分的发挥，提出了一种优化的协作过滤推荐算法，对用户一项目评价矩阵进行降维预处理，对原始评价矩阵降低了噪音，有效地解决了稀疏问题．验证了使用相关相似度的度量标准所得到的算法要比余弦相似度算法的推荐质量要高，验证了采用中心加权求和的方法能很好地弥补协作过滤算法在冷开始中的新项目问题上的不足，可以提高推荐系统的推荐质量与推荐精度。