随着大数据时代的到来，电商平台日益庞大的用户群体带来了丰富的数据资源，也使得个性化推荐系统成为提高用户体验，提升电商平台竞争力的重要工具。本研究以大数据技术为基础，研究并构建个性化推荐系统，以期通过高精度的推荐结果，满足不同用户的个性化需求。我们首先通过分析用户行为日志，收集用户的偏好信息，然后运用机器学习算法，如协同过滤、深度学习等，进行推荐模型的构建和训练。实验结果显示，相比于只依赖历史购物记录的传统推荐方法，使用大数据分析的推荐系统能有效提升推荐结果的准确性和覆盖率，并显著提高了用户的点击率和购买转换率。因此，运用大数据技术进行个性化推荐系统研究，能够提升电子商务平台的服务质量，增强其市场竞争力，对电子商务行业具有重要的实用价值和理论意义。