大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与电商个性化推荐

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网、移动互联网和物联网等新兴的网络技术的发展，以及人们对电子商务平台的接受程度越来越高，基于大数据的电商个性化推荐系统也逐渐成为电子商务领域的热门话题。虽然电商的用户行为在不断地变化，但电商平台一直在努力提升其个性化推荐效果，让每个用户都能受到独特的商品推送。但传统的个性化推荐系统一般采用基于规则的计算方式，无法利用复杂的上下文信息及用户反馈信息进行精准的个性化推荐。因此，基于大数据的个性化推荐系统应运而生，能够对用户的行为及特征进行分析并通过机器学习技术实现个性化推荐。然而，如何结合互联网、移动互联网和物联网的海量数据、强大的计算能力及大数据处理能力，构建出具备广泛普适性的大数据和智能数据应用架构呢？该系列教程的目标就是回答这个问题。

2.核心概念与联系

什么是大数据?

大数据（big data）通常被定义为在过去五年或者更长时间内收集、存储和处理的数据超过了当前数据所能容纳的范围，并且数据种类繁多，呈指数级增长。因此，大数据包括多种形式的非结构化、半结构化和结构化数据。这些数据来自不同来源、不同时期和不同业务场景，而且不同数据之间存在高度相关性。

什么是电商推荐系统?

电商推荐系统是利用大数据及相关的计算方法对用户购买习惯进行预测