"严选"是网易旗下生活类电商品牌,为消费者提供优质的生活产品,凭借优良的产品及网易各类资源供给,严选的发展十分迅猛。然而,在迅速发展的进程中,各种问题也随之而来。首先,作为新兴电商,如何在短时间内吸引新用户,让用户留存和转化成了严选生存和发展的大问题,其次,如何进行相似商品的导航、如何挖掘用户行为带来经济价值也成为了严选面临的重要问题。在这种情况下,面向"严选"构建其个性化推荐系统有着积极重要的意义,借助推荐系统用户可以快速找到喜欢的物品,用户能在短时间对严选产生兴趣,能构建相似物品的导航,能提升销量从而带来更多的经济利益。本论文设计和实现了网易严选的个性化推荐系统。该系统的主要功能是面向严选,提供商品的个性化推荐服务。论文阐述了个性化推荐系统的背景、简要介绍了推荐算法和评估方法。系统分析了严选存在的问题,进行了业务流程分析,确定了数据预处理、模型构建、推荐生成和应用等五个系统功能模块,并进行了相应模块实现。系统以基于物品的协同过滤为基础算法,并针对不同的场景进行了相应的算法优化:第一,针对"看了又看"场景需要推荐相似物品的特点,提出了利用物品标签信息、时间衰减等优化方法,解决了相似物品推荐和新品的冷启动问题;第二,针对"首页人气推荐"场景需要个性化的特点,提出利用用户性别、季节及用户当前操作行为等上下文优化方法,实时调整推荐结果,满足了用户需要,解决了新用户的推荐问题;第三,针对"买了又买"场景中物品凑单、搭配购买的特点,提出关联规则优化的方法,解决了物品搭配推荐问题。本文所述个性化推荐系统,已投入实际应用,系统提供了物品推荐和商品导航,对用户而言帮助其发现和挖掘兴趣,方便用户浏览和购买,提高了用户满意度;对严选而言吸引了用户留存,提高了经济收益。该系统的应用,使得用户能够快速的找到和发现喜欢的物品,大大地节约了用户的时间,为严选带来了经济效益,解决了其发展中的问题。