摘要：个性化推荐是根据用户的个人兴趣和行为模式，向用户推荐其感兴趣的产品或服务。随着近些年电子商务平台的不断增多，电子商务消费规模的不断扩大，用户越来越难以在繁杂的互联网上找到自己心仪的产品，或是其花费的时间成本远超预期。而这个问题带给商家的就是客户的流失和经济利益的直接受损。那么，为了解决此类问题，个性化推荐系统应运而生。

本文的研究对象是基于大数据下的个性化推荐系统。首先，介绍论文相关的基础概念、特点和技术。然后，在基于大数据背景下，搭建在电子商务平台中用户购物行为的影响因素模型，对用户购买的个性化推荐产品进行分析。结合具体的电子商务平台分析个性化推荐造成的影响，说明大数据在个性化推荐过程中起到的相关作用。

电子商务是当下最为流行的购物消费方式，而大数据更是未来时代发展不可避免的趋势。繁杂的数据看似无用，实则是我们没有有效的找到有用的信息并加以利用。那么，本文将结合具体案例来分析大数据与个性化推荐的关系。同时，分析大数据在电子商务领域个性化推荐方面可能的作用模式与方向。对电子商务个性化推荐有一定的推动作用。

关键词：大数据、电子商务、个性化推荐

目录

摘要

Abstract

1绪论-5

1.1研究背景及意义-5

1.2国内外研究现状-5

1.2.1国外研究综述-5

1.2.2国内研究综述-5

1.3主要研究方法与内容-6

1.3.1研究的主要方法-6

1.3.2研究的内容-6

1.4本文可能的创新之处-7

2相关的理论基础-8

2.1大数据理论-8

2.1.1大数据的概念.

2.1.2大数据的特点

2.1.3大数据的主要技术

2.2电子商务个性化推荐系统-9

2.2.1电子商务个性化推荐系统的概念

2.2.2电子商务个性化推荐系统的组成

3大数据背景下电子商务用户购物行为的影响因素分析-9

3.1大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的理论模型-10

3.1.1 用户的网上购物过程-10

3.1.2电子商务用户购物行为影响因素的理论模型

3.2大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的实证分析-11

3.2.1研究假设

3.2.2调查问卷设计的基本思路

3.3数据收集与数据分析-13

3.3.1数据收集-13

3.3.2数据分析-13

3.4结论

4基于大数据的电子商务个性化推荐系统的组成-14

4.1基于大数据的电子商务个性化推荐系统的主要技术-14

4.1.1数据挖掘技术-14

4.1.2协同过滤技术-14

4.1.3用户建模技术-15

4.2基于大数据的电子商务个性化推荐系统的基础工作

5案例分析-16

5.1淘宝商城的发展历史与概况-16

5.2淘宝商城开展个性化推荐的必要性-17

5.3淘宝商城的个性化推荐模式-17

5.3.1热点信息推荐模式

5.3.2兴趣挖掘信息推荐模式

5.4淘宝商城的个性化推荐效果分析-17

5.4.1与其他同类网站的横向比较

5.4.2淘宝商城个性化推荐的实施效果

6结论与展望-17

6.1结论-17

6.2展望-17

参考文献-19

附录-20

致谢-21