电子商务行业面对如何实现一对一的个性化推荐服务,帮助企业和消费者提高决策质量已经成为业界备受关注的研究方向。论文从数据挖掘的基础原理、协同过滤算法以及行业特性,深入的分析了推荐系统的实现过程、效果评估,尤其在提升长尾商品的推荐能力和规避马太效应方面进行了创新性的探索。推荐服务从消费者行为数据中掘取感兴趣的、有潜在购买意愿的关联数据信息,归纳顾客的偏好和特征,预测消费者的购买行为,辅助消费者购物决策、升级购物体验以及优化人机交互界面、精确营销、交叉销售、提高转化率。本文首先对关联规则、协同过滤相关的数据挖掘理论进行了系统地梳理和归纳,把电子商务行业作为研究的切入点,以数据挖掘理论的视角对推荐系统做出系统详尽的研究和分析。通过分析行业数据特征、推荐算法、应用案例及推荐效果,试图解释电子商务推荐系统的挖掘算法、系统架构、解决方案和影响因素,提出评估策略、改进措施和优化建议,以期实现高效且准确的个性化服务。