在大数据时代,传统单机下构建的推荐系统面对数据量不断增长的情况,会出现推荐效果差、无法准确的为用户推荐需要物品的情况。针对以上背景,实验使用大数据处理框架Hadoop,利用分布式计算框架并行处理大量数据,提高计算效率。并采用改进后的协同过滤算法,解决了原来算法上评分偏置的情况,使推荐精度提高。