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传统的协同过滤推荐方法是以精确的价值函数和准确的数据来对用户行为兴趣进行描述,进而提取用户的兴趣。而现实生活中用户的行为兴趣多是不精确、模糊的,甚至用户自己也难以描述刻画。通过模糊集合的理论方法度量用户兴趣在兴趣类别上的不确定性程度,提出用户的兴趣因子单位评分稳定度的定义;基于兴趣因子单位评分稳定度给出一种用户不确定性兴趣的发现方法,提出新的兴趣评分预测算法。实验验证了基于模糊集的兴趣发现方法在探索用户新兴趣方面具有有效性。