中文摘要：

为了解决大数据时代用户阅读时遇到的＂信息过载＂与＂信息迷失＂问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在线挖掘,建立用户兴趣模型。然后对新闻关键词进行聚类,结合协同过滤和启发式方法,基于关键词对用户进行新闻的智能推荐。实验结果表明,基于MAC地址的算法比基于IP地址的算法用户识别率提高了30%。