基于互联网技术的飞速发展,电子商务购物已经成为了人们生活中不可或缺的一种重要的购物方式,虽然其不受地域、时间影响的特点为人们带来了便利,但海量的信息也为人们在购物搜寻和选择上带来了极大的困扰,因此电子商务个性化信息推荐服务应运而生。个性化信息推荐服务是抓取用户的兴趣爱好等信息为用户推荐相应的商品,旨在提高用户的购买效率、减轻时间成本。但是由于信息获取不全、推荐技术不足等因素,电商企业推荐的商品和用户真正的需求往往存在着一定的差距,这就造成了个性化信息推荐服务的精准性不高,用户满意度低,使得电子商务个性化信息推荐服务没能真正发挥其作用。用户满意度作为一种用户对服务评价的直观体现,代表着用户的真实需求,对于电子商务个性化信息推荐服务的研究与发展有着重大的作用。本文第一部分介绍了论文的相关理论,包括用户满意度的概念、特征和主要理论模型,分析了个性化信息推荐服务的内容、特点以及意义。第二部分深入研究了电子商务个性化信息推荐服务的技术、流程、模式和现存的问题。第三部分构建了电子商务个性化信息推荐服务用户满意度影响因素模型,通过对不同用户的问卷调查,对模型进行了修正,得出影响用户满意度的重要因素。第四部分结合电子商务个性化信息推荐服务原有模式和流程,构建了新的电子商务个性化信息推荐模式,阐述了新模式的特点并提出了发展个性化信息推荐服务的保障体系。