摘要：用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题，论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析，提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路．论文定义用户评分，用户注册信息，分享，购买，收藏，浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好，采用Vague集方法得到了六项指标的取值，利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述．论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础，同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景．

关键词：推荐系统 vague集 用户兴趣度 

单位：河南财经政法大学计算机与信息工程学院; 郑州450046; 河南教育统计数据分析和研究中心; 郑州450046