基于海量零售数据的用户画像推荐算法：模型构建、实践应用与优化策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，零售行业正经历着深刻变革，数据量呈爆炸式增长。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第53次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2024年12月，我国网络购物用户规模达8.42亿人，网络零售市场规模持续扩大。消费者在购物过程中产生了海量的数据，如浏览记录、购买行为、评价反馈等，这些数据蕴含着丰富的信息，为零售企业深入了解消费者提供了可能。与此同时，消费者需求日益多样化和个性化，他们不再满足于千篇一律的商品推荐和服务，而是期望获得更加符合自身需求和偏好的购物