本发明公开了一种分布式个性化推荐方法及系统，其中，该方法包括：建立包含用户信息、该用户评分项目及对应评分值的评分集合；根据该集合计算所有用户的所有项目对评分差的算术平均值及同一项目对出现的总次数，并写入预先构建的项目对评分差表；其中，所述评分集合与项目对评分差表均采用Hbase表来存储；利用MapReduce映射化简模型将HDFS文件系统中存储的用户信息及其未评分项目的集合与所述项目对评分差表进行第一次联结；再将所述第一次联结结果与所述评分集合进行第二次联结，并结合预测算法计算出用户未评分项目的预测评分值；根据所述预测评分值的大小向用户进行推荐。通过采用本发明公开的方法及系统，节约了网络传输资源和输入输出开销，提高了联结效率。
