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针对协同过滤算法的数据稀疏性与冷启动问题,结合用户人口统计特征与信任机制提出一种改进推荐算法。在计算用户评分相似度时融合用户人口统计特征,产生总体相似度,通过考虑用户交互信息的局部信任和用户在整个系统中的全局信任,引入信任机制,将总体相似度和信任度相结合的混合值作为推荐权重,为用户进行推荐。实验结果表明,该算法能够有效提高冷启动用户的预测准确率。