【摘 要】
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对于知识密集型的高新企业来说，有效利用丰富且复杂知识的方法与途径，一直是企业发展的一个重要环节。随着推荐系统的出现与发展，催生了诸多经典推荐算法，并在电子商务和社交网络
【基金项目】
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上海市科技计划项目(12DZ1505600)
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对于知识密集型的高新企业来说，有效利用丰富且复杂知识的方法与途径，一直是企业发展的一个重要环节。随着推荐系统的出现与发展，催生了诸多经典推荐算法，并在电子商务和社交网络中得到了成功应用，但现有经典推荐算法并不适用于更加专业化的企业知识推送。为了提高企业知识与企业员工的匹配程度，使企业员工能更高效地利用企业知识，提出了一种改进的协同过滤推荐算法。该算法基于知识地图的知识推送方法，由知识地图的关联度得到更具体的关联关系，并综合考虑路径关联权值对推荐算法的影响，改进了相似度构成与计算方法，以相似度衡量用户之间的
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