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大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾.为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法.选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性.给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性.