1、互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展與成熟，使得電子商務（E-Commerce）出現(xiàn)并快速發(fā)展起來。電子商務的興起帶來了巨大的商業(yè)機會和市場價值。隨著電子商務的發(fā)展，各種電子商務的網(wǎng)站信息量不斷增大，結(jié)構(gòu)也變得更加復雜，這是計算機互聯(lián)網(wǎng)“信息爆炸”問題在電子商務領域內(nèi)的體現(xiàn)。為了使得用戶能夠較為便捷地獲得相關項目信息，推薦系統(tǒng)（Recommendation System）應運而生，功能是為用戶提供適宜的推薦，對其的相關研究層出不窮。在實際應用和學術探討領域

2、方面，有多種的算法和技術可以實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的一般功能。 本文總結(jié)了可以實現(xiàn)電子商務推薦系統(tǒng)的一般技術、典型的算法，分析比較了可以用于推薦系統(tǒng)的分類瀏覽、排序算法、數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)以及協(xié)同過濾等算法技術。研究認為，實現(xiàn)電子商務的個性化推薦(personalizedrecommendation)，協(xié)同過濾（Collaborative Filtering，CF）是一種較為理想的推薦技術。本文的重點是對協(xié)同過濾算法技術進行研究，對于