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信息与电脑

人工智能与大数据InformationComputer2025年第7期

基于大数据分析的电商平台用户个性化推荐系统设计

骆云云

（郑州城市职业学院，河南郑州452370）

摘 要：为提升电商平台的个性化推荐能力，提高用户体验与转化率，采用大数据分析方法，构建了基于协同过滤

（CollaborativeFiltering，CF）、矩阵分解及深度学习的推荐系统。研究重点关注系统架构设计、数据采集与处理、推荐算

法优化及系统评估，并通过实验验证不同算法的性能。结果表明，矩阵分解算法在准确率、覆盖率和多样性方面优于传

统协同过滤方法，但计算复杂度较高。结合深度学习与强化学习优化推荐策略，该系统可有效提升推荐精准度与实时性，

为电商平台提供高效、智能的个性化推荐方案。

关键词：个性化推荐；大数据分析；深度学习；电商平台

中图分类号：T391.41   文献标识码：A   文章编号：1003-9767（2025）07-044-03

DesignofUserPersonalizedRecommendationSystemfor

E-CommercePlatformsBasedonBigDataAnalysis

LUOYunyun

(CityUniversityofZhengzhou,ZhengzhouHenan452370,China)

Abstract:Toenhancethepersonalizedrecommendationcapabilityofe-commerceplatformsandimproveuserexperience

andconversionrates,abigdataanalysisapproachisadoptedtodeveloparecommendationsystembasedoncollaborative

filtering(CF),matrixfactorization,anddeeplearning.Thestudyfocusesonsystemarchitecturedesign,datacollectionand

processing,recommendationalgorithmoptimization,andsystemevaluation,withexperimentalvalidationoftheperformance

ofdifferentalgorithms.Theresultsshowthatthematrixfactorizationalgorithmoutperformstraditionalcollaborativefiltering

methodsintermsofaccuracy,coverage,anddiversity,althoughithashighercomputationalcomplexity.Byintegrating

deeplearningandreinforcementlearningtooptimizerecommendationstrategies,thesystemcaneffectivelyenhance

recommendationaccuracyandreal-timeperformance,providinganefficientandintelligentpersonalizedrecommendation

solutionfore-commerceplatforms.

Keywords:personalizedrecommen