【摘 要】
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现今，推荐系统越来越受到重视和普及，协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一，对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后，着重对相似性度量方法进行了研究，分
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现今，推荐系统越来越受到重视和普及，协同过滤算法是应用最为广泛的个性化推荐技术之一，对基于用户和项的协同过滤推荐算法进行简单的阐述之后，着重对相似性度量方法进行了研究，分别介绍了相关相似性、余弦相似性和调整的余弦相似性，在稀疏数据下对这3种相似性度量方法进行了分析与比较，在最终给出分析结论，并在此基础上提出了改进的相似性计算方法。
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