En la era de la explosión de la información, los datos masivos siempre están a nuestro alrededor. Los datos académicos masivos se definen como una gran cantidad de datos generados en el ciclo de vida de todas las actividades académicas, que generalmente contienen una gran cantidad de información académica. Las conferencias académicas pueden promover efectivamente el intercambio académico entre los académicos. En los últimos años, se han celebrado conferencias académicas en diversos campos en todo el mundo. Sin embargo, con el aumento en el número de conferencias académicas, la calidad de las conferencias y la eficiencia en la organización y participación en las conferencias son desiguales. En la vida acelerada de hoy, las conferencias académicas de alta calidad y eficientes se han convertido en la primera opción de los académicos. En este documento, se propone un método de recomendación de conferencias basado en un análisis de big data de los intereses y preferencias de los usuarios para ayudar a los usuarios a elegir conferencias académicas de alta calidad y ayudar a los organizadores a reducir los costos de las conferencias y mejorar la eficiencia en la operación de las conferencias. El método primero divide los campos de investigación de las conferencias académicas relacionadas con el usuario en tres categorías: los campos en los que los usuarios están interesados, los campos a los que los usuarios asisten y los campos de investigación que los usuarios siguen. Luego, se establecen los pesos de estas tres categorías y se calcula la importancia de cada recomendación de categoría relacionada con el usuario. Finalmente, se calcula el índice de recomendación de conferencias y se recomiendan varios congresos con un alto valor de recomendación a los usuarios. Los resultados experimentales muestran que el método de recomendación de conferencias propuesto proporciona un servicio conveniente y rápido a los participantes y organizadores de conferencias. La plataforma de big data desarrollada puede mejorar significativamente la eficiencia en la operación y participación de las conferencias académicas, reducir los costos y aprovechar al máximo el papel y el valor de las conferencias académicas.