本研究提出了一种模糊规范化的产品量化方法，以解决大数据环境下的推荐复杂性问题。该方法通过二型模糊集提高了推荐系统的召回率，在Netflix、音频和Cifar60k数据集上分别提升了6%、5%和8%。此方法提升了推荐性能，同时保持了计算效率，适用于在线商店等应用。