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近年来,越来越多的用户形成了使用博客的习惯,然而由于网络上充斥着浩如烟海的信息,用户很难用传统的信息检索方式快速地找到自己想要的博文,因此博客推荐系统应运而生,它可以为用户提供个性化的推荐服务,因此有效地解决了"信息过载"与"信息迷航"问题。协同过滤是当今博客推荐系统中应用最成功的推荐方法之一,它利用一组用户已知的偏好信息预测另一组用户未知的偏好。在本篇论文中,首先指出了推荐系统所面临的问题,即只利用用户对物品的显式评分或隐式评分为每个用户产生推荐集,但没有在推荐过程中利用负反馈信息。此外,介绍了推