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针对目前无线网络用户个性化需求的日益增长，现阶段的个性化校园网络用户服务研究在及时性、稳定性等方面无法满足实际应用的需求。本文提出了一种基于影响条件的无线局域网用户兴趣度矩阵相似度度量算法。首先，利用活跃度筛选出对无线局域网用户行为影响较明显的影响条件，如上网时间、地点等；其次，通过计算异常率进行数据处理，即清除上网行为前后有明显异常的数据；最后，利用本文提出的用户兴趣度矩阵模型，在无线局域网用户间进行相似度计算。实验结果表明，本文提出的用户兴趣度矩阵相似度度量算法在一定程度上提高了用户行为相似度聚类的准