협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 이 기술은 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존 유사도 측정 방법의 문제점을 해결하고자 퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다. 성능 평가를 위한 다양한 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도 면에서 우수한 성능 개선 효과를 보였다. 

협력 필터링은 다수의 상업용 추천 시스템에서 구현되어 온라인 사용자들에게 성공적으로 서비스되고 있는 핵심적 기술이다. 현 사용자와 유사한 평가이력을 가진 다른 사용자들로부터 항목을 추천하기 때문에, 유사도 척도는 시스템 성능에 매우 큰 영향을 미친다.  퍼지 논리에 입각하여 사용자 평가등급의 주관성 및 모호성과 사용자들의 평가 행태를 반영하는 새로운 유사도 척도를 제안한다.