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在协同过滤推荐系统中，通过对稀疏评分矩阵进行填充，可以提高对用户相似度的度量效果和系统的推荐精度。不同填充方法对相似度计算结果的影响存在较大差异。为解决该问题，针对3类填充方法构建的评分数据集，以最近邻算法进行推荐，分析传统相似度和基于云模型的相似度经2种方法优化后的度量效果，分别为各填充方法选取最有效的相似度优化方案。