数据技术时代的到来,客户希望电子商务网站能够主动了解自己的兴趣爱好,而客户对电子商务网站的高性能要求,也让推荐系统面临着更加严峻的挑战,而如何提升电子商务网站的推荐性能,对现有推荐技术加以改进,挖掘出客户的偏好特征,发现客户的潜在消费需求,则是本文研究的重点。本文所做的工作及创新点如下:首先,本文提出了一种基于多信息概率矩阵的推荐算法,首先考虑了兴趣相似的近邻客户对商品推荐列表的影响,接着,又考虑到了物品影响关系以及时序行为等要素商品推荐列表的影响,最后,将上述三种要素特征通过线性加权的方式融合成一个新的模型,并通过反复试验确定最优权重系数,求解出评分最高的Top N物品推荐列表。其次,本文提出了一种基于商品日志分析的推荐算法,对商品实际成交率进行预测,该算法以混合推荐方法求解出的评分最高的Top N物品推荐列表为实证研究背景,将混合推荐方法与用户聚类算法相结合,首先,以某客户对浏览器的商品访问日志作为数据挖掘对象,提取到该客户的特征信息,接着,应用改进后的K-means算法对客户进行聚类,将兴趣爱好相似的客户归为同一类,最后,利用调查问卷测试客户对商品推荐列表的满意程度,测试结果证明,本文所提出的推荐算法有效缓解了评分要素单一的问题。最后,基于上述两种推荐算法,开发和设计了一个完整的电子商务网站,首先,介绍了系统的总体框架以及技术架构,接着,详细说明了本文提出的推荐算法在网站中的实现,并展示出了系统的最终运行效果,最后,对电子商务网站进行功能测试和压力测试,通过对测试结果的分析,进而验证算法部署到推荐系统的有效性。