摘要：
【目的/意义】为解决融媒体平台海量资源主题提取难、信息推荐精度低问题，笔者利用大数据和NLP技术
对现有推荐方法加以优化，改进后的模型在精准度和匹配度方面得到显著提升。【方法/过程】首先利用MapReduce
对融媒体资源数据进行过滤处理，再借助NLP技术对资源数据提取主题特征、同时对用户进行需求特征描述，然后
将二者进行匹配以确定推荐内容，最后使用对比分析法检验本研究推荐方法的可行性。【结果/结论】与传统方法相
比，本研究方法所推荐内容更符合用户需求，其推荐精确度和匹配度也有显著提高。推荐方法评价结果显示，随着
推荐列表数量变动，曲线会有一定波动，其波动原因有待深入研究与分析。