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协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法：该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性，过滤其相似度超过预定阚值的项目集作为影响集，然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整；并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。