用戶行為數(shù)據(jù)是個性化推薦的重要輸入，因此在數(shù)據(jù)庫設計時考慮如何高效地收集和存儲這些數(shù)據(jù)，且能夠方便地進行數(shù)據(jù)分析和挖掘使用NoSQL數(shù)據(jù)庫來存儲大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)，通過圖數(shù)據(jù)庫來構建用戶和商品之間的關系網(wǎng)絡。

商品/服務信息是個性化推薦的重要因素，因此在數(shù)據(jù)庫設計時考慮如何存儲和管理這些信息，于提取出有用的特征來進行推薦使用EAV（Entity-Attribute-Value）模式來存儲商品/服務的屬性，以支持靈活的信息管理和檢索。

用戶畫像是個性化推薦的關鍵，因此在數(shù)據(jù)庫設計時考慮如何獲取和存儲用戶的個人信息和偏好信息，且能夠快速地根據(jù)這些信息生成個性化的推薦結果使用機器學習算法來分析用戶的購物歷史和瀏覽行為，以生成用戶的興趣標簽，將這些標簽存儲在數(shù)據(jù)庫中。

共享經濟涉及到大量的用戶和資源的匹配問題，利用個性化推薦技術來提高匹配的效率和效果。利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術來優(yōu)化資源配置和服務質量。

生物科技領域有大量的生物信息處理和分析，利用數(shù)據(jù)庫技術和機器學習算法來提高數(shù)據(jù)分析的速度和準確性。關注數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護問題。