摘要：針對(duì)傳統(tǒng)的協(xié)同過濾（collaborative filtering，CF）推薦模型中利用單一的總體評(píng)分進(jìn)行相似性計(jì)算，但總體評(píng)分不能準(zhǔn)確反映用戶對(duì)物品喜好的問題，提出基于多方面評(píng)分的景點(diǎn)協(xié)同推薦算法。該算法綜合利用用戶對(duì)景點(diǎn)在景色、趣味性、性價(jià)比三個(gè)方面的評(píng)分計(jì)算用戶或景點(diǎn)之間的相似性，進(jìn)而計(jì)算目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)景點(diǎn)的總體評(píng)分。試驗(yàn)結(jié)果表明：在相似性計(jì)算中引入景點(diǎn)在這三個(gè)方面的評(píng)分信息后，推薦結(jié)果的均方根誤差、平均絕對(duì)誤差、覆蓋率、準(zhǔn)確率和F-度量指標(biāo)都得到了改善。