我国的养殖信息出现了过载现象,这是养殖行业正面临着的一大难题,水产养殖行业亦是如此。为了减缓信息与数据过载的情况,也为了从整体上提升我国的水产养殖信息利用水平,水产养殖信息推荐系统技术的使用成为了其关键所在。它不仅可以为相关人群提供符合兴趣的信息需要,也在水产养殖行业中发挥了一定的价值与作用。本文在Hadoop、Spark、推荐系统相关技术以及爬虫技术研究基础上,分析并设计了水产养殖信息推荐系统的用户和管理员的功能需求,通过需求分析构建了水产养殖信息推荐系统的总体框架和总体模块,包括用户交互模块、数据收集模块、数据预处理模块、数据存储模块、推荐引擎模块和推荐结果处理模块。然后基于推荐系统的一般功能设计了系统推荐流程、推荐系统相关数据表和系统整体E-R图。因为水产养殖信息存在大量的用户数据,通过对推荐系统常用的推荐算法进行比较分析和研究,本文采用了基于用户的协同过滤算法,为了解决基于用户的协同过滤算法的冷启动问题,综合使用了基于TF-IDF的内容推荐算法。除此之外,在算法应用中,在基于用户协同过滤算法中加入K-means聚类算法,来减少协同过滤算法的计算量,同时引入了基于时间的用户行为频率权重,让推荐结果更加准确。基于对混合推荐方法的研究,选择了改进的协同过滤推荐方法与基于内容的推荐方法的加权式混合推荐算法。最终实验结果表明,本文设计的推荐算法相较于传统的推荐算法拥有更好的推荐效果。最后,本文搭建了Hadoop和Spark平台,在Spark分布式平台上完成了水产养殖信息的推荐系统,对推荐系统的应用框架、用户系统使用流程和系统的主要功能进行阐述,包括推荐信息系统首页、主要功能页面和管理员页面等相关内容,实现了用户水产养殖信息的精确推荐。