【摘 要】
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传统的用户相似度计算方法中每个项目的权重是相同的，然而分析传统推荐算法和现实情形，用户间共同高评分项目的权重应该高于用户间共同低评分项目的权重，并且传统用户相似度计算
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传统的用户相似度计算方法中每个项目的权重是相同的，然而分析传统推荐算法和现实情形，用户间共同高评分项目的权重应该高于用户间共同低评分项目的权重，并且传统用户相似度计算方法没有考虑项目间的类群关系。针对上述问题，提出了一种给项目加权的方法，从而得到考虑项目相似权重的用户相似度计算方法。通过在MovieLens数据集上进行实验，与基于传统用户相似度计算方法的协同过滤算法比较，实验结果表明，考虑了项目相似度权重的协同过滤算法能显著提高评分预测的准确性和推荐系统的质量。
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