在现代信息技术迅速发展的背景下，个性化推荐系统已经成为互联网产品和服务中不可或缺的一部分。推荐系统通过对大量数据资源的研究，能够为用户推荐其感兴趣的内容，这在电子商务、在线视频、音乐平台等领域尤为重要。协同过滤（Collaborative Filtering，CF）是一种广泛应用于个性化推荐系统中的技术，它通过分析用户之间的行为模式或用户与物品之间的交互数据，找出相似用户或物品，进而为特定用户推荐其可能感兴趣的物品。
在讨论协同过滤推荐算法时，衡量用户（或资源）的相似性是核心步骤。然而，在大数据环境下，如何提高相似性度量的准确性和计算效率，成为了一个亟待解决的问题。传统的协同过滤方法在处理大规模数据集时，往往面临着准确性和计算复杂性的挑战。为了改进传统协同过滤的性能，提出了通过提取用户兴趣偏好的多值信息，利用改进的Minhash算法来计算用户相似性，并结合MapReduce等分布式计算框架来生成用户邻居，优化推荐算法。
Minhash算法是一种用于估计Jaccard相似度的近似算法，其核心思想是将复杂的集合相似度计算转换为简单的哈希值比较。Minhash技术被广泛应用于文本聚类、信息检索等多个领域，它通过哈希函数将原始数据转换为哈希值，从而快速估计集合的相似度。在改进的协同过滤推荐算法中，Minhash算法被用来提高用户相似度计算的效率和准确性。
分布式计算是处理大数据的关键技术之一。MapReduce是一种分布式计算框架，它能够将计算任务分布到不同的节点上执行，并将处理后的结果汇总。在协同过滤推荐算法中，MapReduce能够有效地利用集群的计算资源，处理大规模数据集，从而缩短推荐系统的响应时间，提高推荐的效率。
改进的协同过滤推荐算法提出了一种结合多值信息和Minhash算法的方法，通过分布式计算技术来解决大数据环境下推荐准确性与效率的问题。实验结果证明了该算法能够提高推荐的准确性，减少大数据集推荐的时间消耗，从而提高推荐效率。
在传统的协同过滤推荐系统中，主要可以分为基于内存的方法和基于模型的方法。基于内存的协同过滤主要是基于用户-物品评分矩阵的全部或样本来生成预测，而基于模型的协同过滤则是通过评分数据来训练或学习一个模型来进行预测。在实际应用中，基于邻居的协同过滤是其中应用最为广泛的方法之一，其主要任务是基于用户相似度来发现最相似的用户或物品，并产生推荐。
需要注意的是，尽管基于邻居的协同过滤算法较为简单，但它存在两个主要问题：一是用户共同评分的项目数量通常较少，这导致相似度计算的准确性受到影响；二是在大数据集中，大部分用户仅对数据库中的一小部分物品进行了评分。这些因素都可能对推荐系统的性能产生影响。
改进的协同过滤推荐算法利用Minhash算法和分布式计算，能够有效地处理大规模数据集的相似度计算问题，提升推荐系统的推荐准确性和效率。这一研究成果对个性化推荐系统的进一步研究和应用具有重要的意义和指导作用。随着技术的不断发展，我们可以预期在未来，协同过滤推荐算法将会更加智能化、高效化，为用户带来更好的个性化体验。
