会议论文《一种改进的协同过滤并行推荐算法》提出了一种基于并行计算的协同过滤推荐方法，旨在提高推荐系统的效率和可扩展性。该算法通过优化用户-项目相似度计算过程，减少计算冗余，提升推荐精度。研究结合了高性能计算技术，实现了在大规模数据集上的高效处理，为大数据环境下的个性化推荐提供了新思路。
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