【摘要】为了解决用户信息推荐准确性不足的问题，本文提出了一种基于用户画像的用户协同过滤（Ｕｓｅｒ⁃ＣＦ）算法。 该算法通过构建全面的用户画像，结合用户的基本信息、行为特征、偏好特征和绩效指标，形成对用户特征的精准描述，从而为个性化推荐提供数据支持。 在算法实现方面，采用Ｕｓｅｒ⁃ＣＦ算法，通过对用户的兴趣特征向量进行标准化处理，并结合邻居用户的访问行为，计算目标用户对管理信息的兴趣度。 为解决冷启动问题，针对新员工、兼职员工和高管等不同用户类型，制定相应的推荐策略，以提高推荐的相关性和有效性。 系统架构基于ＡｐａｃｈｅＳｐａｒｋ构建，利用其强大的数据处理能力，实时更新用户画像并生成推荐结果。 实验结果表明：随着推荐数量的增加，推荐系统的精确率和召回率均呈现上升趋势，验证了基于用户画像的推荐系统在满足员工查询需求方面的有效性。