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针对协同过滤算法中评分矩阵稀疏性问题和可拓展性问题，提出一种改进的协同过滤算法，以望提高推荐效果和计算性能。该算法结合用户聚类和项目聚类，将最近邻搜索空间缩小到对应的聚类中，重新构建了相似度计算和评分预测方法。在MovieLens数据集上的实验结果显示，改进后的算法相较于传统协同过滤算法在预测准确度上有所提高。