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

1.背景介绍

一、什么是个性化推荐？

个性化推荐（Personalized Recommendation）指根据用户的历史行为或偏好向其推荐新的商品或服务，或者根据用户的查询信息进行建议。它的主要目的是帮助用户快速找到感兴趣的内容，提升用户体验，增加商业收益。随着互联网的迅速发展、手机APP数量的增加以及消费者对品牌形象的追求，基于用户数据的个性化推荐系统越来越受到重视。

二、为什么需要个性化推荐？

在互联网时代，物流信息、广告推送、电子商务等新型服务的发展带动了人们对推荐系统的需求。推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的商品、服务及其相关信息，从而实现个性化。传统的推荐系统通常采用基于协同过滤的方法，即分析用户的历史记录、搜索历史及其他用户对其感兴趣的物品，根据这些信息推荐可能喜欢的物品给用户。由于缺乏足够的数据支持，这种方法往往存在不准确的问题。 随着人们对于物品的喜好、习惯、偏好等方面的了解越来越多，通过分析用户的行为模式并结合推荐系统提供的有效信息，可以为用户提供更加独特的推荐，让用户获得更多满足感。推荐系统在电商领域也扮演着越来越重要的角色。由于各类商品的多样性和丰富性，用户根据自己的喜好产生了不同的购买决策。因此，电商平台除了应对传统的购物篮分析外，还需要更加智能地识别和推荐用户喜好偏好的商品。

三、电商个性化推荐的意义

电商平台作为最具价值的消费者互动方式之一，对用户的喜好偏好进行建模、挖掘、整合是极其重要的。基于电商数据进行推荐的价值在于能够将已有的数据挖掘出来，发掘出用户偏好的特征，为用户推荐出独特的产品和服务。例