【摘 要】
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随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤（CF）是其中运用得最早、最成功的技术之一。CF首先根据用户间的相似度,找出每个用户的近邻;然后根据目标用户近邻的评分预
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（编号：2007AA01Z440）, 国家自然科学基金（编号：60973069 90924011）, 四川省应用技术研究与开发项目支撑计划（编号：2008GZ0009）, 中国博士后科学基金资助项目（编号：20080431273）资助
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随着互联网的发展,推荐系统逐步得到广泛应用,协同过滤（CF）是其中运用得最早、最成功的技术之一。CF首先根据用户间的相似度,找出每个用户的近邻;然后根据目标用户近邻的评分预测目标用户的评分;最后把预测评分较高的项目推荐给目标用户。因此相似度计算方法直接关系到预测结果的准确性,对推荐起着至关重要的作用。目前,学者们已从不同的角度提出了各种各样的相似度计算方法,其中共同邻居算法（common-neighbors）是一种简单有效的方法。但此法仅考虑了两用户间的共同邻居数,忽略了用户的具体评分信息。针对这个问题对
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