随着移动互联网和大数据的发展,数据流量已经成为了各行业的竞争目标。近年来,文本数据在推荐、搜索和数据挖掘等领域的应用受到了广泛的关注,而文本数据的结构化和大批量处理数据都成为了这些领域的热门研究方向。因此,面对推荐场景下的文本数据结构化及批量处理研究具有十分重要的意义。本文针对推荐场景中推荐结果不精确的问题,对文本数据结构化和批量处理进行研究,其主要内容包括:基于多元混合模型的文本数据结构化分词算法、基于字面和增强提取的文本数据结构化相似度算法、基于分布式集群的结构化数据批量处理算法和面向推荐场景下的系统设计与实现。针对文本数据结构化中分词算法存在语义错误的问题,本文在基于统计的分词算法基础上进行改进,提出了基于多元混合模型的文本数据结构化分词算法。该算法完善底层语料库,在基于一元和二元模型的算法上,再融合基于混合模型的算法,实验结果证明该算法能有效提升分词的准确性。针对文本数据结构化中文本相似度算法存在并列排序,结果不精确的问题,本文在现有的相似度算法上改进,提出了基于字面和增强提取的文本数据结构化相似度算法。该算法在基于字面的相似度算法上,再融合增强提取算法,有效提升了计算关键词的精准度,且得到的正排索引和倒排索引结果更好。针对处理文本数据量过小的问题,本文在离线批处理算法上进行改进,提出了基于分布式集群的结构化数据批量处理算法。该算法深入分析基于进程的批量处理算法和基于多线程的批量处理算法,选择相对较优的多线程框架进行改进和深度优化。实验结果证明该算法能够同时处理海量数据,有良好的稳定性和防止数据倾斜的能力,并且针对结构化数据的处理速度快效果好。针对推荐场景中存在推荐结果相关性弱,个性化不强的问题,本文对系统重新设计,提出了较为完整的推荐系统。本系统包括架构、业务、开发和算法等方面,从前端、后端、数据库的搭建和开发,再到推荐算法的实现。实验结果证明本系统有较好的推荐结果,可以做到利用海量数据对用户进行个性化推荐,具有良好的稳定性和实际应用性,有很好的实用价值。