[摘 要] 针对电子商务发展的需求，本文通过对协同过滤推荐算法的文献综述，提出传统过滤算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析，提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法，分析了基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务系统。
[关键词] 电子商务系统 协同过滤推荐算法 算法研究
一、引言
电子商务迅猛发展的时代已经到来，网上购物的交易方式正在改变着传统的商业模式。2007年，电子商务的交易额达到了8900亿人民币。面对如此众多的商品，无疑会大大增加用户发现满意商品的困难。于是个性化推荐系统逐渐成为电子商务领域中的一项重要的研究内容，得到了广泛关注。
研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。
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