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随着互联网的发展，用户获取信息精准度提高，个性化服务越来越重要．针对个性化推荐算法中用户相似性计算精度不高，导致算法的推荐精度低的问题，应用面向对象思想和贝叶斯理论、融合推荐对象的情境化因素，提出OBN模型，实现用户之间的相似度计算方法，该方法具有时间复杂度低、聚类稳定性强的特点．在此基础上设计个性化推荐算法．通过实验分析，提高个性化推荐的精度．