电商平台个性化推荐技术的研究主要包括对用户行为数据的分析和挖掘，以及推荐算法的设计和优化。
电商平台个性化推荐技术的研究主要包括对用户行为数据的分析和挖掘，以及推荐算法的设计和优化。个性化推荐技术的应用效果评价则主要通过评估推荐系统在实际使用中的性能和用户满意度来进行。
个性化推荐技术的研究包括以下几个方面：
1. 用户行为数据分析和挖掘：通过对用户的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析和挖掘，了解用户的兴趣和偏好，为个性化推荐提供基础数据。
2. 推荐算法的设计和优化：根据用户行为数据和商品信息，设计和优化推荐算法，以实现更准确和有效的个性化推荐。
3. 推荐结果的解释和可解释性研究：通过解释推荐结果的原因和依据，增强用户对推荐系统的信任度和满意度。
个性化推荐技术的应用效果评价主要通过以下几个方面来进行：
1. 推荐系统的性能评估：评估推荐系统的准确度、召回率、覆盖率等指标，以衡量推荐系统的性能表现。
2. 用户满意度调查和评价：通过问卷调查、用户反馈等方式，了解用户对个性化推荐系统的满意度，并获取改进的建议和意见。
3. A/B 测试和用户实验：通过将新的推荐算法或优化策略在实际环境中与之前的算法进行比较，评估推荐系统的改进效果和用户的反馈。
4. 用户行为数据分析：通过对用户在个性化推荐系统中的行为数据进行分析，了解用户的行为特征和反馈，评估个性化推荐技术的效果。
综上所述，个性化推荐技术的研究和应用效果评价是一个综合性的过程，需要结合用户行为数据分析、推荐算法设计和优化、评估推荐系统的性能和用户满意度等多个方面的考量。