【摘 要】
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针对原始的基于用户（User-based）或基于评分项目（Item-based）的协同过滤推荐算法（CFR）大多采用＂硬分类＂式聚类,且具有数据稀疏性和可扩展性的问题,提出一种基于灰色关联分析的分布式
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针对原始的基于用户（User-based）或基于评分项目（Item-based）的协同过滤推荐算法（CFR）大多采用＂硬分类＂式聚类,且具有数据稀疏性和可扩展性的问题,提出一种基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法。算法使用Hadoop分布式计算平台,首先,计算评分矩阵中每个评分项目的灰色关系系数;然后,计算各评分项目的灰色关联度（GRG）;最后,根据GRG获得每个评分项目的近邻集合,对不同用户的待预测项目用对应的近邻集合对其评分进行预测。通过在Movie Lens数据集上进行实验,与User-base
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