本论文探讨基于大数据技术及数据挖掘的智能推荐系统构建与应用。研究通过大数据技术对用户行为数据进行深度挖掘，实现个性化推荐，以提高用户体验和系统效率。
本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，为用户提供个性化的服务，成为当前研究的热点，本文针对大数据技术及数据挖掘在智能推荐系统中的应用进行研究，旨在构建一个高效、准确的智能推荐系统，提高用户体验。
在互联网时代，信息爆炸已成为一种普遍现象，面对海量的信息，用户往往难以找到自己感兴趣的内容，为了解决这个问题，智能推荐系统应运而生，智能推荐系统通过对用户行为的分析，为用户提供个性化的推荐服务，从而提高用户体验，本文将探讨大数据技术及数据挖掘在智能推荐系统中的应用，并构建一个基于大数据技术的智能推荐系统。
二、大数据技术及数据挖掘在智能推荐系统中的应用
1、大数据技术
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大数据技术是指处理海量数据的能力，主要包括数据采集、存储、处理和分析等方面，在智能推荐系统中，大数据技术可以实现对海量用户数据的存储、处理和分析，从而为推荐算法提供有力支持。
2、数据挖掘
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，在智能推荐系统中，数据挖掘可以用于挖掘用户兴趣、商品特征、用户行为等，为推荐算法提供数据支持。
基于大数据技术的智能推荐系统构建
1、数据采集
从多个渠道采集用户数据，包括用户基本信息、浏览记录、购买记录等，还需采集商品信息，如商品类别、价格、描述等。
2、数据存储
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采用分布式存储技术，如Hadoop HDFS，对采集到的海量数据进行存储，HDFS具有高可靠性、高吞吐量、高可扩展性等特点，适用于大规模数据存储。
3、数据预处理
对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，以提高数据质量，预处理后的数据将用于后续的数据挖掘和分析。
4、数据挖掘
利用数据挖掘技术，对预处理后的数据进行挖掘，提取用户兴趣、商品特征、用户行为等有价值信息，常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
5、推荐算法设计
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根据挖掘到的信息，设计推荐算法，常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等，本文采用基于内容的推荐算法，通过分析用户历史行为和商品特征，为用户推荐相关商品。
6、系统实现
利用Python编程语言和相关库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）实现推荐系统，系统包括数据采集、存储、预处理、挖掘、推荐等模块。
本文针对大数据技术及数据挖掘在智能推荐系统中的应用进行研究，构建了一个基于大数据技术的智能推荐系统，通过实际应用，该系统具有较高的推荐准确率和用户体验，可以进一步优化推荐算法，提高推荐效果，拓展应用场景。
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