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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2026020001</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>跨境电商用户行为大数据分析：基于文化差异的个性化推荐系统优化</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/3/2/10.61369/TACS.2026020001</url><author>陈冉阳,严亮,黄诗佳</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>3</volume><issue>2</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-01-28</published-time></date></history><abstract>针对跨境电子商务网站面临的问题及前景，在个性化推荐方面不仅要满足不同文化背景下的个性化需求，更要迎合全球用户的消费习惯；在海量用户数据分析的基础上挖掘出用户的行为特征，并准确识别用户的文化属性，实现个性化推荐策略的动态性和精准性。让 &amp;ldquo;一人一世界&amp;rdquo; 或者 &amp;ldquo;一人多文化&amp;rdquo; 成为一种可能，有利于缩短客户的信息搜寻时间成本，增加客户的购物转化率和复购率，从而实现平台方和客户双赢的目的。</abstract><keywords>跨境电商用户,行为大数据,文化差异,个性化推荐,系统优化</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 王芳. 基于机器学习理论的电商用户行为研究[D]. 北京: 北京物资学院，2025.[2] 刘治. 基于数据挖掘的电商销量预测研究[D]. 北京：北京 交通大学，2021.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
