个性化推荐是电子商务系统中最重要的技术之一，随着用户数目和商品数目的日益增加，在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏，传统的相似性度量方法存在各自的弊端，导致推荐系统的推荐质量急剧下降。针对传统相似性度量方法的不足，提出了一种新的基于模糊相似优先比的相似性度量方法，根据项目之间的相似性预测用户对未评分项目的评分，在此基础上，采用相似优先比计算目标用户的最近邻居。实验表明，该度量方式能够提高个性化推荐系统的推荐质量。