摘要
推荐系统是通过算法策略将用户与信息匹配,实现信息高效筛选和个性化推荐的闭环系统.系统基于ElasticSearch大数据分析挖掘技术,采用TF-IDF、LUCentere、热词统计发现算法,利用Python程序将数据异步批量导入至Elasticsearch中.结合昨日访问、点赞、收藏上升数以及发布时间等指标计算文档的相关性得分并排序,实现用户喜好推荐.研究目的在于提高Elasticsearch索引数据时的分词准确度,缩短检索响应时间,为用户提供更优使用体验.通过翻阅大量文献和不断实验测试系统中的算法,有效解决了"冷启动"问题.实验结果表明系统在用户体验方面取得显著提升,用户正反馈促进了留存率和点击转换率的提高.研究为推荐系统的算法设计和实施提供了有益经验,对信息检索和用户体验改进具有实质性的意义.
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