随着互联网技术的发展和电子商务行业的快速崛起，传统的网上商城模式已经无法满足消费者日益增长的需求。本文以某知名电商平台为研究对象，通过深入分析用户的浏览习惯、购买历史以及兴趣偏好等多维度数据，构建了一套基于协同过滤算法与深度学习模型相结合的个性化商品推荐系统。该系统旨在提升用户体验的同时提高平台转化率，并为企业制定精准营销策略提供决策支持。

关键词：电子商务；个性化推荐；用户行为分析；协同过滤；深度学习

一、引言

近年来，随着移动互联网普及率不断提高，越来越多的人选择在网上购物。然而，在海量信息面前，如何让用户快速找到自己真正需要的商品成为了一个亟待解决的问题。因此，开发一套高效且准确的商品推荐机制显得尤为重要。

二、文献综述

国内外学者对于电子商务领域内的个性化推荐已有较多研究成果。传统方法如基于规则的方法、基于统计学的方法等虽然能够取得一定效果，但存在计算复杂度高、难以适应大规模数据集等问题。近年来兴起的机器学习尤其是深度学习技术因其强大的特征提取能力而在推荐系统中得到了广泛应用。

三、研究方法

本研究采用混合式推荐框架，首先利用Python语言编写爬虫程序采集目标网站上的商品信息及用户交互记录；然后对原始数据进行预处理，包括清洗、去重、归一化等操作；接着运用Spark分布式计算平台实现大规模矩阵分解运算，并结合TensorFlow框架训练神经网络模型；最后将预测结果反馈给前端展示页面供用户查看。

四、实验设计与结果讨论

选取了近一年内活跃度较高的10万名真实用户作为样本群体开展为期三个月的在线测试活动。结果显示，相较于单纯依靠历史评分的传统算法，本文提出的综合方案不仅显著降低了冷启动问题的发生概率，还实现了平均点击率提升35%以上的好成绩。

五、结论与展望

尽管取得了较为理想的成绩，但仍存在部分不足之处有待进一步完善。未来可以尝试引入更多外部因素（如季节性变化、促销活动等）来优化模型表现，并探索跨平台间的数据共享机制以扩大适用范围。

参考文献略

请注意，上述内容仅为示例性质，请根据实际需求调整具体细节。