用户个性化推荐，大数据，电商平台，协同过滤，内容过滤，呆板学习，推荐算法
1. 背景介绍
随着电商平台的发达发展，用户数量的激增和商品种类繁多的特点，怎样精准地推荐用户感兴趣的商品成为了电商平台的核心竞争力之一。传统的推荐方法往往依赖于商品的类别、标签等静态信息，难以满意用户个性化需求。而基于大数据的个性化推荐，通过发掘用户行为、偏好等动态信息，可以或许提供更精准、更个性化的商品推荐，提拔用户体验，促进交易转化。
2. 核心概念与接洽
2.1 用户个性化推荐
用户个性化推荐是指根据用户的汗青行为、偏好、兴趣等信息，为用户推荐个性化的商品或服务。其目标是提高用户满意度、提拔用户粘性，终极促进平台的商业目标。
2.2 大数据
大数据是指海量、高速、多样化的数据，其特点是体量巨大、速率快、类型多样，须要借助强大的计算本领和分析技术举行处理和发掘。电商平台积累了大量的用户行为数据、商品信息、市场趋势等数据，这些数据蕴含着丰富的价值，可以为用户个性化推荐提供重要的支撑。
2.3 核心概念关系图
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