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现有的推荐算法主要依据用户评分产生推荐，没有考虑用户的评论及其所处的环境信息，导致推荐精确度不高．为此，提出一种融合用户评论和环境信息的协同过滤推荐算法．首先，利用句法关系获取商品评论中的特征意见对，得到用户对商品的喜爱程度，并根据用户喜爱程度和用户评分计算用户之间的评分相似度；然后，根据不同类型的环境信息分别计算环境相似度；最后，利用评分相似度和环境相似度，为目标用户产生推荐．实验结果表明，本文所提出的推荐算法可以提高推荐精度，改善推荐质量．