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目前已有各种推荐算法来解决互联网的信息过载问题,其中物质扩散算法和热传导算法是近年来颇受关注的两种推荐算法。物质扩散算法虽然具有较高的准确率,但推荐结果集中在少数热门物品,缺乏多样性,而热传导算法虽然具有较好的多样性,但准确率又明显偏低。为了解决这对矛盾,提出了一个混合算法,新算法在相似性计算模型上融合了两种传统算法的优点,增加了一个调节参数来抑制系统对热门物品的过度推荐。实验结果表明,在一定的参数条件下,新算法在准确率和多样性两指标上能够超越传统算法,并且该算法在平衡准确率和多样性这一对矛盾时表现