综上所述，数据湖仓一体架构通过存储计算分离、多模态融合、实时计算等核心技术，显著提升了社交平台用户兴趣挖掘与推荐系统的性能。基于数据湖仓架构的实时计算能力，社交平台构建了三级兴趣挖掘体系：基础层存储原始行为数据，分析层运行特征工程与模式识别，应用层输出动态兴趣标签。随着数据湖仓架构的成熟，未来将聚焦三大研究方向：1）隐私计算与推荐系统的深度融合；探索同态加密与差分隐私的融合应用，某研究团队通过改进