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当面对新情况时，人们通常会受到经历过的类似情况的记忆所引导，最近邻技术以“相似度（Similarity）”这一概念为基础，而基于记忆的推理（Memory-basedreasoning,MBR）结果也是基于过去类似的情形，它不仅仅使用了邻居之间的相似度，同时还考虑了他们的偏好，我们着重透过一个案例研究来说明如通过记忆的推理来构建协同推荐模型，并且对推荐者进行分组，以了解用户需求的目的。