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随着互联网技术的迅速发展，我们需要从海量信息中高效、准确地找到自己感兴趣的信息，推荐系统能够帮助我们找到这些有用的信息.本文提出一种改进的随机游走算法，通过减小大度商品的影响，在2个实际数据集MovieLens和Netflix上的实验结果表明，本文所提方法能有效地提高推荐系统的准确性和多样性.与经典的随机游走算法相比较，本文所提出的算法在推荐准确率上分别提高了5.5％和5.9％.