基于大数据分析的智能推荐系统设计.pdf

中国信息界|InformationChina

D

数a

t

a

E在数字经济时代，数据要素与数据赋能共同构成驱动社会进步的“双轮引

m

据

擎”。数据要素是继土地、劳动力、资本和技术后的第五大核心生产要素，其

p本质是数字化的信息资产；而数据赋能则是依托技术与场景，将这一要素转化

赋o

w为实际生产力的关键路径，两者相辅相成，塑造经济增长新范式。

e数据赋能的本质是对数据要素的深度利用，强调以分析工具与智能化手段

r

m

能

挖掘数据价值。

e

n

数据要素的价值释放仍面临多重屏障，比如数据产权界定模糊、交易制度

t滞后导致“数据孤岛”，算法偏见可能引发歧视性决策。

数据赋能，未来需构建“制度+技术+生态”的三维支撑体系：建立数

据分级确权制度，发展轻量化分析工具降低中小企业应用门槛，并通过跨行业

数据联盟形成价值共创网络。

站在人类第四次技术革命的交汇点，数据要素与数据赋能正在重构价值创

造逻辑——前者是数字文明的基石，后者是解锁这片新大陆的钥匙。二者的深

度融合将催生“数据X”效应：当数据渗透到所有生产要素中，社会生产力将

迎来指数级跃升，驱动人类向更智能、更公平的可持续未来进发。

2025.03|140

数据赋能DataEmpowerment

基于大数据分析的

数据赋能智能推荐系统设计

DataEmpowerment

文◆内蒙古自治区人力资源和社会保障厅综合保障中心

 （内蒙古自治区人力资源和社会保障宣传中心）  王国龙

引言统正发挥着越来越关键的作用。系统借助强大的数据采集与分析能力，

随着信息技术的飞速发展和对海量多源异构数据进行实时采集与深度剖析。这些数据来源广泛，包

大数据的广泛应用，智能推荐系括用户的行为数据、物品的属性信息以及各种网络环境下的多元数据。

统在电商、社交网络、在线教育通过对这些数据的整合与挖掘，系统能够构建起基于用户画像和物品特

等领域得到了广泛关注与应用。征的精准推荐模型。

传统推荐系统在数据处理能力、算为了高效处理PB级别的大规模数据，推荐系统采用了分布式计算

法复杂性以及用户隐私保护等方框架与流式处理技术。基于“用户—物品”交互数据、上下文信息以及

面存在诸多限制，难以满足用户社交网络数据，系统运用协同过滤、矩阵分解、深度学习等多种算法，

个性化、多样化需求。在此背景对用户兴趣进行精准建模，同时深入提取物品特征。例如，协同过滤

下，大数据技术为推荐系统的发算法能够根据用户之间的相似行为，找到与目标用户兴趣相似的其他用

展提供了全新的技术支撑，通过户，进而为目标用户推荐其感兴趣的物品[1]。

多源异构数据的高效处理与深度

分析，实现了对用户行为的精确2基于大数据分析的智能推荐系统架构设计

建模与推荐结果的动态优化。然2.1系统总架构

而，现有研究