大数据驱动下电商平台个性化推荐算法及应用探究

大数据驱动下，电商平台的个性化推荐算法成为提升用户体验和促进销售的重要工具。通过分析用户的浏览记录、购买历史以及行为数据，系统能够预测用户可能感兴趣的商品。

这些算法通常基于协同过滤、内容推荐或深度学习等技术。协同过滤通过比较用户之间的行为来发现相似性，而内容推荐则依赖于商品本身的属性与用户偏好进行匹配。

个性化推荐不仅提高了用户的购物效率，也增强了平台的粘性。用户更容易找到符合自己需求的产品，从而增加购买意愿和复购率。

2025AI生成的计划图，仅供参考

随着技术的进步，未来的推荐系统将更加智能，能够结合多维度数据实现更精准的预测，进一步优化用户体验。

（编辑：92站长网）

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