【摘 要】
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随着移动互联网技术的普及和移动互联业务的爆炸性增长，互联网业务个性化推荐技术日益受到重视，其中协同过滤算法是应用最为广泛的推荐算法之一，但是在校园移动互联网应用中，传统
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随着移动互联网技术的普及和移动互联业务的爆炸性增长，互联网业务个性化推荐技术日益受到重视，其中协同过滤算法是应用最为广泛的推荐算法之一，但是在校园移动互联网应用中，传统的协同过滤算法难以准确定位目标用户的最近邻，因此其推荐效果并不理想。本文将业务影响权重参数引入协同过滤算法中以便更加精确计算校园用户间的相似度，同时采用层次分析法（APH）确定权重数值，最后采用实际收集的数据进行算法仿真实验，结果表明该算法较传统协同过滤算法具有较好的推荐精度。
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