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信息记录材料２０２４年３月第２５卷第３期
基于大数据分析的电子商务推荐系统
张艳
（苏州旅游与财经高等职业技术学校江苏苏州２１５１０４）
【摘要】本研究关注了大数据环境下的电子商务推荐系统，提出了一个综合性的商品推荐系统框架。该框架包括应用层、服务
层、算法层、缓存层和存储层。在推荐方法方面，本研究关注的焦点在于协同过滤方法，即通过挖掘用户与商品之间的关联性，为用户
提供个性化的商品推荐。在实验方面，系统经过综合测试，包括有哪些信誉好的足球投注网站框、有哪些信誉好的足球投注网站结果、实时推荐和热门推荐等功能，表现出良好的用户友
好性、准确性、响应时间和个性化。
【关键词】商品推荐；大数据分析；协同过滤；电子商务
－－－
【中图分类号】ＴＰ３１９【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２４）０３０１５９０４
０引言求的响应和处理。在算法层，推荐系统经过了数据预处
随着电子商务的蓬勃发展，商品信息的急速增长导致理、模型训练和模型预测３个关键步骤。首先，对原始数
用户在面对庞大的选择时面临困难。电子商务推荐系统据进行预处理，以清理和转换数据，为后续的模型训练做
应运而生，成为缓解信息过载问题、提升用户体验的核心好准备；接着，在模型训练阶段，系统利用丰富的数据集进
－
［１２］行算法学习，以建立高效的推荐模型；最后，在模型预测阶
技术之一。本文专注于基于大数据分析的电子商务
推荐系统，旨在提出创新的商品推荐系统框架，深入研究段，系统根据用户的历史行为和个性化特征，实时地生成
－
［３４］推荐结果。缓存层采用了本地缓存和分布式缓存Ｒｅｄｉｓ，
其中基于协同过滤的推荐方法。通过深入理解协同
过滤方法在推荐系统中的应用，本研究对该方法做了优化以提高系统的响应速度和性能。本地缓存用于存储频繁
以满足大数据环境的需求，提高推荐的准确性和个性化访问的数据，减少数据读取时间；而分布式缓存Ｒｅｄｉｓ则
水平。通过将数据存储在内存中，加速了数据的检索和传输，从
１商品推荐系统框架而提升了系统的整体效率。最后，存储层包含特征数据和
本研究提出的商品推荐系统构建了一个包含５个关业务数据。特征数据用于存储商品和用户的相关特征，为
键层级的框架以实现全面而高效的推荐功能，包括应用算法提供丰富的信息。业务数据则包含了系统的运行日
层、服务层、算法层、缓存层和存储层，如图１所示。志、用户行为记录等关键信息，为系统的优化和改进提供
数据支持。
２基于协同过滤方法的商品推荐方法
２１基于用户的协同过滤方法
基于用户的协同过滤方法是一种推荐系统中常用的
策略，其基本思想是通过分析用户与产品之间的相似性，
从具有相似喜好的用户中推荐未被目标用户评价过的产
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