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为了解决协同过滤推荐中的稀疏性问题，提出一种基于用户语义相似性的协同过滤推荐算法。算法考虑到项目之间内在的语义关系，通过构建领域本体来计算项目之间的语义相似度，并综合项目语义相似度和用户评分数据来度量用户语义相似性。实验结果表明，该算法在用户评分数据极端稀疏的情况下，依然可以获得较高的推荐质量。