[本文摘要]

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好，实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容，在电子商务中得到了广泛的应用。然而，当此类算法应用到社交网络时，传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化，从而出现推荐算法效率偏低，推荐准确度下降问题，导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题，引入用户相似度概念，定义社交网络中属性相似度，相似度构成与计算方法，提出一种改进的协同过滤推荐算法，并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率，全面提高用户满意度。