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针对传统大数据信息推荐模型存在匹配度低、用户满意度低的问题,笔者提出基于协同过滤算法的大数据信息推荐模型。经过信息协同过滤,根据用户对大数据信息的个性化需求偏好,得到关键词矩阵,对于更新后的大数据信息,利用规范化处理后的推荐模型实现大数据信息推荐。实验结果表明,设计方法在匹配度和用户满意度方面具有比较好的推荐效果。