摘要：推荐系统是互联网应用中的关键技术之一,该系统通过分析用户行为,用主动向用户推荐产品的方式替代被动地接受用户请求.优秀的推荐系统不仅可以提高用户体验,还能增加用户购买欲望.协同过滤算法是推荐系统中广泛应用的算法之一.在大规模网络中,传统协同过滤算法将出现极端稀疏问题,且算法效率低下.设计了一种通过对网络分割、分组的协同过滤算法,该算法的目的是将大规模网络通过一定的分割规则分割并分组,利用分治的思想,将问题分解为子问题然后求解,以优化算法性能.

关键词：推荐系统 相似度计算 协同过滤 网络分割 

单位：河海大学计算机与信息学院 江苏南京211100