徐鹏

（夸父科技有限公司，浙江 宁波 315000）

摘要：随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展，电商平台上的数据涵盖了用户信息、商品属性、交易记录等多个维度，这些海量数据为个性化推荐系统提供了丰富的数据资源，能够根据用户的行为和偏好，为其精准推荐合适的商品，提高用户的购物体验。然而，在实际应用中，大数据在电商平台个性化推荐系统中还面临着一些问题，如 数据稀疏性问题、推荐准确性有待提高以及推荐结果的多样性与新颖性不足。因此，研究大数据在该领域的应用与优化具有重要的现实意义。

关键词：大数据；电商平台；个性化推荐系统；应用与优化

在数字化浪潮席卷下，电商平台数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提炼价值成为关键。传统推荐模式已难以满足用户个性化需求，大数据技术应运而生，承载着挖掘用户潜在偏好、精准匹配商品的使命，是提升用户体验、促进交易的“指南针”。当下，从全球零售巨头到新兴电商，都在探索大数据赋能个性化推荐的路径，力求在竞争激烈的市场中抢占先机，开启电商智能化新篇章。

一、大数据与个性化推荐系统概述

1.大数据的特点

大数据具有数据量巨大、数据类型多样、处理速度快等特点。数据量的巨大使得传统数据处理方式难以应对，需要借助先进技术和工具来处理和分析这些海量数据；数据类型的多样性意味着数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图像和视频；大数据的处理速度快，能够实时或近实时地对数据进行处理和分析，满足用户对即时信息的需求。通过这些特点，大数据为个性化推荐系统提供了基础，使得推荐系统能够更准确地了解用户需求和行为模式，从而提供更精准的推荐服务，提升用户体验^[1]。

2.大数据在个性化推荐系统中的作用

（1）数据支持：丰富全面的用户与商品数据

大数据提供海量的用户、商品资料。用户侧，涵盖基本信息、行为轨迹等多维度，年龄、性别奠定消费偏好基调，长期浏览记录揭示兴趣演变；商品端，品类、属性、评价全收录，服装款式、电子产品参数、用户口碑等尽收眼底。二者关联融合，构建起庞大知识图谱，让推荐系统能立体“认识”用户与商品，精准匹配。

（2）模型训练：提升推荐算法的准确性

大数据分析是推荐算法精进的“磨刀石”。传统推荐受限于数据量与简单模型，精准度欠佳。大数据涌入后，协同过滤、深度学习等算法如虎添翼。矩阵分解在海量评分数据支撑下，精准拆解用户、商品潜在特征向量；神经网络吸纳文本、图像等多模态数据，深度理解用户喜好。

（3）实时性：快速响应用户行为变化

大数据赋能推荐系统实时“捕捉”用户动态。流计算技术加持下，点击、加购、搜索瞬时触发算法运算，秒级更新推荐结果。社交热点突发，相关话题商品即刻推送；换季时节，当季服饰第一时间呈现；用户修改收货地址，本地特色推荐无缝衔接。这种实时响应宛如贴心导购，紧随用户脚步，无论是心血来潮的冲动消费，还是计划内的精细挑选，都能适时送上合心意商品，黏住用户，激活消费潜能，于瞬息万变中锁定商机。

二、大数据在电商平台个性化推荐系统中的应用

1.用户画像构建

（1）数据来源与整合

电商平台自身沉淀了丰富的数据宝藏，用户注册信息提供基础轮廓，涵盖年龄、性别、地域等静态属性，为画像勾勒初始框架；浏览历史记录则像动态画笔，描绘出用户在不同品类、品牌商品间的游走轨迹，反映兴趣倾向的演变；购买记录更是关键拼图，揭示实际消费偏好与购买力水平，从商品选择到下单时机，都藏着用户决策的密码^[2]。同时，社交媒体平台、第三方数据机构也是数据源泉。社交媒体上的分享、点赞、关注行为，能挖掘出用户生活方式、社交圈层等信息，补全生活场景维度。然而，这些数据源格式各异、结构复杂，如同散落的碎片，通过 ETL 工具、数据湖技术，将碎片化、异构数据清洗、转换、汇聚，打破数据孤岛，编织成全面、连贯的用户数据网络，让分散信息凝聚成有深度、立体的用户画像。

（2）用户标签体系建立

用户标签体系的建立需遵循“分层递进”原则：基础标签层包含人口属性（年龄、性别、地域）、消费能力（客单价区间、复购周期）；行为标签层细化至“母婴类目周浏览次数”“大家电比价时长占比”等颗粒度；偏好标签层通过LDA主题模型从评论数据中提取情感倾向（如“极简风”“高性价比”）。标签更新机制采用“事件驱动+周期更新”双模式：当用户单日浏览某类目商品超过10次时触发实时标签刷新，同时每周全量更新长期兴趣衰减模型（兴趣权重每月递减30%）。对于高价值用户（年消费额Top 10%），额外构建“商品敏感度”标签，记录其对促销活动（满减、秒杀）的响应概率，为精准营销提供依据^[3]。

2.商品推荐策略

（1）基于用户行为的推荐

针对活跃用户，采用改进的协同过滤算法：在传统用户-物品矩阵基础上，引入时间衰减因子（最近3天行为权重为0.8，7天前行为降为0.3），并融合知识图谱补全长尾商品关联（如通过“奶瓶→消毒器→温奶器”的品类链路增强推荐逻辑）。新用户首次登录时，启动“探针推荐”机制：根据设备型号（如iPhone用户优先推荐苹果配件）、地理位置（北方用户推送羽绒服）生成初始候选集，再通过A/B测试动态优化（点击率每提升1%则扩大同类商品曝光）。

（2）基于商品属性的推荐

建立三级类目属性池：一级类目（如服装）定义材质、风格等基础属性；二级类目（女装）扩展版型、领型等细节；三级类目（连衣裙）补充裙长、袖型等维度。通过BERT模型对商品标题和描述文本进行语义向量化，匹配用户历史偏好（如“纯棉”“宽松”等关键词权重加倍）^[4]。针对季节性商品（如电暖器），构建时间敏感度模型：当气温下降5℃且连续3天低于10℃时，自动提升相关商品在推荐列表中的排序权重。

（3）基于时空信息的推荐

地理位置维度上，结合LBS数据推送区域特供商品（如沿海城市推荐海鲜礼盒），并联动线下门店库存（3公里内有货则标注“1小时达”）。时间维度上，工作日午间侧重速食简餐推荐，晚间20-22点主推家居服、图书等休闲品类；节假日提前7天启动主题营销（如春节前推荐红包套装、对联）。对通勤场景用户（通过移动速度＞30km/h且轨迹规律性判断），推送耳机、便携充电宝等高适配商品。

3.实时推荐与个性化营销

对用户当前会话行为（如正在浏览手机详情页）进行实时特征提取：计算商品对比时长（与竞品页面的停留时间差）、价格敏感度（历史订单均价与当前页面价格的偏离度）。当用户连续浏览3款同价位手机时，触发“决策辅助”推荐，插入横向参数对比表及“达人评测”视频链接。针对加购未付款用户，设置15分钟倒计时弹窗，推送同类商品限时折扣（如“再降5%”），并叠加跨品类优惠券（购手机赠耳机）。

个性化营销需实现“渠道-内容-时机”三位一体优化，短信营销采用分时发送策略：高客单价用户（历史订单＞5000元）在工作日10-11点发送，价格敏感用户（优惠券使用率＞80%）在20-21点发送，打开率可提升40%。邮件内容动态生成：根据用户浏览记录插入个性化商品区块（如近期搜索过跑步鞋则展示新款运动袜），并嵌入唯一追踪短链（用于归因分析）。在APP Push中，运用强化学习模型平衡推送频次与用户疲劳度：当用户连续3次忽略同类推送时，自动冷却该品类推荐48小时，转而试探替代兴趣点（如从护肤品转向美容仪）。对复购周期明确的商品（如宠物粮），建立自动补货提醒系统：根据历史消耗速度，在库存预估不足7天用量时触发“一键续订”弹窗，并提供周期购折扣方案（订阅6个月立减15%）。

三、电商平台个性化推荐系统现存问题分析

1.数据稀疏性问题

电商平台商品种类繁多，用户基数庞大，但每个用户实际浏览、购买的商品相对整体商品库而言只是冰山一角。大量用户 - 商品交互数据缺失，使得推荐系统难以精准捕捉用户完整偏好画像。例如，新上架商品由于缺乏足够的用户行为数据支撑，很难被准确推荐给潜在感兴趣的用户，即便其特性与部分用户过往偏好高度吻合^[5]。同时，长尾商品因曝光机会少、购买人数有限，相关数据稀缺，推荐系统难以依据少量数据判断将其推荐给合适的小众群体，导致这些商品在推荐列表中长期“隐身”，不仅影响商家长尾商品的销售机会，也让用户错过发现符合自身独特需求商品的可能性，限制了平台商品推荐的丰富度与精准度，进而影响用户购物体验与平台商业效益的最大化。

2.推荐准确性有待提高

一方面，部分推荐结果与用户实际需求偏差明显，推荐系统对用户偏好的理解过于表面或滞后，仅依据简单的历史购买、浏览记录进行推荐，未深入挖掘用户潜在、动态变化的需求。比如用户因季节、生活阶段改变而产生的不同购物倾向，系统未能及时捕捉并调整推荐策略，致使推荐商品与当下需求脱节^[6]。另一方面，推荐系统对商品特征的提取与整合不够精准全面，对于一些属性复杂、功能多样的商品，无法准确把握其在用户偏好中的匹配度，导致推荐的商品看似相关，实则并非用户所需，用户多次接收到不准确的推荐后，对推荐系统的信任度与使用意愿下降，影响平台的用户粘性与转化率。

3.推荐结果的多样性与新颖性不足

推荐算法往往倾向于向用户反复推荐热门、畅销商品，基于这些商品高曝光度、高互动数据易于获取的特性，系统为追求推荐精准度与短期效益，过度依赖此类“安全”推荐选择，使得推荐列表同质化严重。用户频繁看到相似的商品推荐，无论是服装类推荐总是围绕流行款式、固定品牌打转，还是家居用品推荐局限于常见大众风格，极易产生审美疲劳与厌倦情绪，丧失探索新商品的兴趣与热情。

四、大数据在电商平台个性化推荐系统中的优化策略

1.数据采集与预处理优化

（1）丰富数据采集渠道，提高数据覆盖度

多维数据源的整合是提升推荐精度的基础，平台需突破传统行为日志的采集边界，将用户显性行为与隐性行为数据深度融合。在商品详情页中，用户的页面停留时长、图片放大查看次数、评论区关键词提取等微观行为被纳入采集范围；在搜索场景下，输入框内的文字删改记录、联想词点击序列等交互细节被系统捕获。同时，跨平台数据融合进一步扩展用户画像维度，例如整合物流信息中的配送地址变更频率、退换货商品特征，或对接社交媒体中用户发布的消费评价内容，形成立体化的兴趣图谱。这种全触点数据采集不仅覆盖用户决策链的完整路径，还能捕捉到传统埋点难以触达的潜在需求信号，例如用户反复对比同类商品时的犹豫特征，或购物车商品多次添加移除的消费心理波动。

（2）实时数据采集与处理技术，及时捕捉用户行为变化

实时数据流的处理能力直接影响推荐系统的敏捷性。当用户深夜浏览商品时，系统通过流式计算框架即时解析点击事件，结合当前会话内的行为序列动态调整推荐策略。例如，用户在查看运动鞋后突然转向浏览护膝产品，实时处理引擎可捕捉到这种需求转向，立即触发运动防护装备的推荐策略。针对秒杀场景下的瞬时流量高峰，边缘计算节点对用户点击行为进行本地化预处理，过滤无效流量并提取有效特征，减轻中央服务器的计算压力。在数据处理层面，基于时间衰减模型的动态权重分配机制，确保近期行为数据获得更高优先级，例如用户在节日促销前突然增多的礼品类搜索行为会被快速识别并纳入推荐模型。

（2）数据质量监控与修复机制，保证数据准确性与完整性

建立多层过滤机制应对数据噪声，例如通过行为模式分析识别爬虫流量，利用设备指纹技术剔除虚假账号的刷单数据。在用户画像构建中，基于规则引擎与机器学习双驱动的校验模块自动修复矛盾标签，如识别并纠正同一用户地址信息中“家庭住址”与“公司地址”的混淆。针对稀疏数据问题，平台开发情境化填充算法，依据用户历史行为规律补全缺失的偏好特征，例如通过用户常购品类的价格区间推断其消费能力缺失值。数据血缘追踪系统的部署确保每条特征可追溯至原始数据源，当推荐效果出现波动时，可快速定位预处理环节的异常节点，例如因数据清洗规则过严导致的特征丢失问题。这种闭环质量管控体系维持了数据生态的稳定性，为上层推荐模型提供了高纯度数据燃料。

2.推荐算法优化

（1）多算法融合，提升推荐准确性与稳定性

多算法融合策略通过整合不同模型的优势，构建互补性推荐逻辑。协同过滤算法基于用户历史行为挖掘相似性规律，但在处理新用户或冷门商品时存在局限性；内容推荐算法通过商品属性标签匹配用户兴趣，却难以捕捉动态偏好变化。两者的融合并非简单加权，而是通过动态路由机制实现智能切换——当用户行为数据充足时侧重协同过滤的群体智慧，在新品推广场景则强化内容推荐的特性匹配。进一步引入实时反馈机制，将用户对推荐结果的点击、加购、下单等行为实时回流至模型，动态调整各算法的权重分配^[7]。这种融合机制提升推荐的鲁棒性，例如当某类商品突然因热点事件销量激增时，系统能自动平衡流行度偏差与个性化需求。

（2）引入上下文信息，提高推荐的情境相关性

上下文信息的深度整合使推荐系统突破静态画像的局限。用户在不同时间、场景、设备上的行为差异蕴含重要信息：工作日晚间的浏览可能偏向家庭必需品，周末下午的搜索更倾向休闲娱乐商品；移动端碎片化浏览需要简洁直观的推荐，PC端深度比价则需要更多参数对比支持。通过构建时空特征引擎，系统将用户地理位置、网络环境、设备型号等上下文参数转化为特征向量，与行为数据共同输入模型。在特殊场景如节庆促销期间，系统自动强化时效性特征权重，优先展示节日相关商品。情境感知能力的增强还体现在跨平台行为的关联分析上，例如用户在外卖平台频繁订购健身餐，电商推荐系统可据此提升运动装备的推荐优先级，形成跨生态的协同效应。

3.推荐结果优化

（1）提高推荐结果的多样性

传统的推荐算法往往倾向于向用户推荐热门或者流行的商品，容易导致推荐结果的同质化，让用户陷入信息茧房，只能看到有限的几种类型。为了打破这种局限，除了考虑用户的购买历史和浏览行为，还对商品的各种属性进行深入分析，如商品的类别、品牌、风格、功能等。通过这种方式，将具有不同属性的商品推荐给用户^[8]。例如，对于一个经常购买运动服装的用户，不仅推荐同类型的运动服装，还推荐一些与运动相关的周边产品，如运动水壶、运动护具等，既丰富了推荐的种类，也满足了用户存在的潜在需求。同时，定期评估推荐列表中商品的类别分布、品牌分布等指标，确保推荐结果不是集中在少数几种热门商品上。如果发现多样性下降的趋势，及时调整推荐算法的参数或策略，以保证推荐结果始终保持丰富的多样性。

（2）增加推荐结果的新颖性

随着用户在平台上的活跃度不断提高，他们对新鲜事物的渴望也越发强烈。如果推荐系统总是重复推荐相似的商品，用户很容易产生审美疲劳，降低对平台的关注度。要增加新颖性，先要善于发现小众商品和新上架商品，在电商平台上，除了畅销的热门商品，还有许多小众但品质优良的商品等待被发现。这些小众商品可能因为缺乏推广而鲜为人知，但对于部分用户来说却具有很大的吸引力。推荐系统可以通过数据分析挖掘出这些潜在的小众商品，将它们适时地推荐给感兴趣的用户。同时，新上架的商品往往代表着市场的新趋势和新需求，及时将这些新商品推荐给用户，能让用户感受到平台的与时俱进。另外，可以引入社交因素来增加新颖性，用户的社交圈子中的朋友、关注的博主等会发现一些新奇的商品或消费趋势。通过分析用户的社交网络数据，了解他们的社交关系以及朋友的喜好和购买行为，将朋友购买或关注的新颖商品推荐给用户。

（3）推荐解释性与可解释性增强

通过可视化推荐逻辑生成技术，将复杂的算法决策转化为用户可理解的推荐理由。在商品详情页嵌入“为何推荐”模块，用自然语言描述推荐依据，例如“根据您最近浏览的北欧风格家具推荐”“与您购买过瑜伽垫的用户也关注了这款运动毛巾”。在列表页采用标签化提示，通过“热门趋势”“专属精选”“新发现”等分类标识，帮助用户快速理解推荐逻辑。解释性增强还体现在交互反馈机制的优化上，当用户点击“不感兴趣”时，系统不仅记录负面反馈，更提供原因选择选项（如“价格过高”“款式不符”等），将这些明确信号转化为特征向量反哺模型优化。对于争议性推荐结果，建立人工复核通道，将用户投诉案例转化为算法改进的训练样本，形成解释性增强的闭环迭代。这种透明化策略不仅降低用户对推荐结果的认知门槛，更通过双向互动持续校准推荐系统的价值取向。

4.用户体验优化与反馈机制

（1）个性化推荐界面优化设计

推荐系统的界面作为用户与之交互的直接窗口，其设计的优劣直接影响着用户对推荐内容的接受度和满意度，进而关联到电商平台的用户粘性与商业效益。从视觉呈现角度而言，简洁明了且富有美感的界面布局是基础。避免信息过度堆砌，确保每个推荐商品都能有足够的展示空间，以高清图片、简洁文字精准传达关键信息，如商品特色、优惠力度等，让用户在瞬间捕捉到重点。色彩搭配需契合平台整体风格，同时兼顾不同季节、节日或促销活动的氛围营造，例如在购物狂欢季采用热烈的红色系激发购买欲，日常则以清新舒适的色调减轻视觉疲劳，使用户在浏览时能保持愉悦心情^[9]。交互设计上，操作流程应极度简化流畅。提供便捷的筛选、排序功能，无论是按价格、销量、好评率，还是根据用户的个性化偏好标签如风格、材质等进行筛选，都能迅速响应，一键切换，让用户轻松定位到心仪商品。对于推荐结果，设置“喜欢”“不喜欢”“感兴趣”“不感兴趣”等直观反馈按钮，位置醒目且操作方便，便于用户即时表达态度，系统据此快速调整后续推荐策略，实现精准推送的动态优化。

（2）用户反馈机制建立与应用

在电商平台界面显眼位置设置专门的反馈入口，无论是在推荐列表页、商品详情页还是个人中心，用户都能轻松找到反馈按钮，随时提交意见。同时，利用站内信、客服对话、社区论坛等既有沟通渠道，鼓励用户分享对推荐结果的感受，是惊喜满意，还是未达预期，甚至是产生误导，描述使用场景与期望偏差，为系统优化提供一手资料。对于收集到的海量反馈数据，关键在于深度挖掘与有效应用。通过文本分析技术，提取高频关键词、情感倾向，了解用户集中吐槽或点赞的点，比如是推荐商品重复度高、关联性弱，还是推荐时机不合时宜等问题。基于这些洞察，迅速调整推荐算法参数，如增加新品推荐的权重、优化相似商品的推荐逻辑，让系统学习进化。并且生成反馈报告，向用户公示改进成果，增强用户参与感与信任度，形成良性循环。

五、结语

大数据于电商个性化推荐系统的应用，从数据处理的“精耕细作”到算法模型的“千锤百炼”，再到优化策略的“有的放矢”，各环节紧密相扣，成效斐然。未来，随着物联网、区块链等新技术融入，数据维度将更丰富、精准，推荐系统将进一步升级，以更智能、贴心的服务，持续为用户呈上惊喜，为电商行业拓展蓝海，引领商业走向个性化、智能化的境界。

参考文献：

[1]张玮佳.基于大数据的电商平台用户分析及个性化推荐研究[J].现代计算机,2024,30(16):57-62.

[2]黎超.基于大数据的电商个性化推荐系统分析[J].商业经济研究,2019(2):69-72.

[3]杨单,刘启川.基于大数据的跨境电商平台个性化推荐策略优化[J].对外经贸实务,2020(11):33-36.

[4]董昕,邱悦,王乃加.社交网络大数据下的电商个性化推荐系统发展动向探析[J].经济师,2017(8):27-29.

[5]成鹏飞,黄钰譞,刘正,成思婕.电子商务平台大数据个性化推荐方法研究[J].商学研究,2021,28(3):116-124.

[6]张武康,吕嘉昕,吴曦.电商平台个性化推荐对消费者购买行为影响分析[J].江苏商论,2020(10):31-34.

[7]张彩霞,吴胜辉.基于大数据分析的电商平台最优产品推荐策略研究[J].商业经济研究,2018(19):76-79.

[8]颜颖.个性化推荐系统在电子商务中的应用研究[J].太原城市职业技术学院学报,2019(11):35-37.

[9]杜念欣.大数据时代电子商务个性化推荐服务研究[J].中国管理信息化,2016,19(10):137-137.