摘要：協同過濾推薦算法是電子商務系統的關鍵技術,為了解決當前協同過濾推薦算法中存在的錯誤大、速度慢等缺陷,以獲得更優的協同過濾推薦效果,設計了綜合用戶屬性和相似度的協同過濾推薦算法。首先分析當前電子商務系統中的協同過濾推薦算法研究現狀,找到各種協同過濾推薦算法的局限性,然后綜合考慮用戶個性化特征建立用戶屬性評價矩陣,并根據評價矩陣計算了用戶之間的相似度,根據相似度實現商品推薦,最后采用Java編程實現協同過濾推薦程序,并采用具體數據進行了協同過濾推薦仿真測試。這個算法減少了協同過濾推薦時間,協同過濾推薦速度得到了明顯加快,降低了協同過濾推薦誤差,協同過濾推薦精度要遠高于當其它協同過濾推薦算法,具有很好的實際應用價值。