摘要：文章首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的概念、分类及作用，并综述了几种主要的协同过滤推荐技术；然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法；最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。
关键词：电子商务；推荐系统；协同过滤；交易数据
一、电子商务个性化推荐系统简介
1． 电子商务个性化推荐系统的概念。在文献“1”中，Resnick等对电子商务网站个性化推荐系统进行了明确的定义，即利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户选择应该购买的商品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。推荐系统首先要分析以前的顾客行为数据，建立表示顾客行为的模型，并充分利用模型模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。
2． 电子商务网站个性化推荐系统的分类。根据用户获得推荐系统推荐的自动化程度和持久性程度我们可以将电子商务个性化推荐系统分为以下几类：（1）基于产品属性的推荐系统：根据商品的属性特征向用户产生推荐列表。（2）相关产品推荐系统：根据客户感兴趣的产品推荐相关的产品。（3）相关客户推荐系统：又称协同过滤推荐系统，它是根据客户与其他已经购买了商品的客户之间的相关性进行推荐。（剩余2472字）