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协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一，但传统的算法没有考虑在不同时间段内寻找最近邻居问题，导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题，提出一种改进邻居集合的个性化推荐算法。该算法赋予每项评分一个按时间逐步递减的权重，利用加权后的评分寻找目标用户的最近邻居。实验表明，改进的算法提高了推荐系统的推荐质量。