随着信息技术的快速发展，大数据技术已经广泛应用于各个领域，成为当今社会的热门话题，作为计算机科学的一个重要分支，计算机科学与技术专业毕业生面临着如何运用所学知识解决实际问题的重要任务，本文旨在探讨基于大数据技术的智能推荐系统的研究,为计科本科毕业生的毕业论文提供一个参考方向。

背景与意义

智能推荐系统作为一种个性化推荐技术，已经广泛应用于电商、视频、音乐等领域，大数据技术为智能推荐系统提供了海量的数据支持，使得推荐算法更加精准、高效,研究基于大数据技术的智能推荐系统具有重要的现实意义和应用价值。

本文将围绕以下几个方面展开研究：

  1. 大数据技术的概述：介绍大数据技术的概念、特点、技术架构等,为后续研究提供基础。

  2. 智能推荐系统的原理：阐述智能推荐系统的基本原理、常用算法等,为后续研究提供理论基础。

  3. 基于大数据技术的智能推荐系统设计：根据实际需求，设计智能推荐系统的整体架构、功能模块等，包括数据采集、处理、存储、分析等环节。

  4. 基于大数据技术的智能推荐系统实现：介绍智能推荐系统的具体实现过程，包括关键技术、算法优化等,并通过实验验证系统的有效性。

  5. 智能推荐系统的应用与前景：探讨智能推荐系统在各个领域的应用及未来发展趋势,为相关研究提供参考。

研究方法与步骤

  1. 文献综述：通过阅读相关文献,了解大数据技术和智能推荐系统的研究现状和发展趋势。

  2. 需求分析：分析智能推荐系统的实际需求,确定研究目标和方向。

  3. 系统设计：根据需求分析结果,设计智能推荐系统的整体架构和功能模块。

  4. 系统实现：实现智能推荐系统的各个功能模块，包括数据采集、处理、存储、分析等环节。

  5. 实验验证：通过实验验证系统的有效性，分析实验结果,对系统进行优化。

  6. 撰写论文：整理研究成果，撰写论文，包括摘要、引言、正文、结论等部分。

结果与讨论

本论文实现了基于大数据技术的智能推荐系统，并通过实验验证了系统的有效性，实验结果表明，该系统能够为用户提供个性化的推荐服务，提高用户的满意度和忠诚度,本论文的研究成果对于智能推荐系统的研究和应用具有一定的参考价值。

本论文研究了基于大数据技术的智能推荐系统，通过系统设计、实现和实验验证，证明了该系统的有效性和实用性，本论文的研究成果对于智能推荐系统的研究和应用具有一定的推动作用,为计科本科毕业生的毕业论文提供了一个参考方向。