在互联网行业的飞速发展背景下,电子商务规模的扩大使得越来越多厂商顺应时代的召唤加入了电子商务行业,无形中增加了用户合理选取商品的难度。电商平台一般运用推荐算法为用户或商家完成推荐服务,但是传统的推荐算法在解决推荐系统冷启动和用户兴趣转移问题中效果不佳。运用用户行为数据评估用户兴趣是解决这类问题的有效方法,然而大多算法只涉及到用户的浏览数据,不能够准确把握用户的实时兴趣,对于用户的兴趣度量不够准确,从而造成推荐系统准确率低下等问题。本文是在传统个性化推荐算法的基础上,针对度量用户兴趣变化的准确率不高等问题,运用用户多种行为数据分析,完成对商品潜在客户的预测。主要做了如下工作:首先,分析个性化推荐算法研究现状,针对目前个性化推荐算法仍存在的冷启动性、用户兴趣转移等造成的推荐准确较低问题,获取反映用户兴趣的主要数据指标。根据获取包含商品编号、属性、所属品牌的商品数据和包含用户编号、用户交互的商品编号、交互行为和购买指标等方面信息的用户行为数据,设计包含商品属性、类别和活跃度三大数据指标的商品模型及用户模型,并进一步运用主成分分析对算法设计的合理性进行了验证。然后,考虑用户行为数据的不同设置用户兴趣指标,提升度量用户兴趣的准确度。在商品模型和以商品模型为基础的用户模型初步相似度计算完成的基础上,根据加购、删购等对用户兴趣反映的不同倾向,设计用户兴趣值指标,与初步相似度进行加成得到最终的用户商品兴趣值。最后,通过实验为算法设计中的各项系数赋值,并与传统个性化推荐算法进行比较。通过实验为用户商品兴趣值设置阈值?(28)6,将对商品兴趣值超过此阈值的用户作为该商品的潜在客户。通过与传统推荐和机器学习推荐算法对比,本次基于用户行为数据的推荐算法得出推荐准确率为92.80%、召回率为39.80%和F值为55.70%等各项评价指标更优的结论。本文构建基于用户行为数据的商品潜在客户推荐在指标分析的基础上扩充了用户行为数据类型,能够更加准确的评估用户兴趣,达到更好的推荐效果。对于提升用户的需求满意度,为平台能够更好稳定客户、开拓市场,为用户提供更加优质服务提供了理论基础。