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本发明提供一种基于物品的推荐方法及系统，其中的方法包括：通过用户历史评价获得已评价物品的物品对；根据所有用户对物品对的评价值，得到物品对的相关系数并进行缓存；根据所缓存的物品对的相关系数，获得所有用户已评价物品的相关物品集合；并将所有用户已评价物品进行数据块的切分，并对所切分的数据块进行并行化处理；通过对所有用户已评价物品的评价值进行线性预测得出未评价物品集合中的物品的预测值，并对所有预测值进行合并，得到未评价物品集合中的物品的最终预测值；根据最终预测值将未评价物品推荐给用户。通过本发明能够解决基于物品推荐算法的准确性问题，提高计算效率。
