随着互联网的高速发展,电子商务网站用户和商品项目数量的爆炸性增长,普通用户搜寻自己感兴趣的内容的成本和难度都提高了很多,在这种情况下,推荐系统应然而生。推荐系统不仅使用户在面对海量的商品信息时得到有价值的购买建议,同时也提高了网站的销售业绩,成为了电子商务网站的一种重要的营销工具。伴随着电子商务规模的不断扩大,推荐系统也面临着一系列挑战。本文对电子商务推荐系统及其相关技术进行了深入的探讨和研究,并详细分析了协同过滤推荐算法在应用过程中存在的问题及现有的解决方法,在此基础上提出了基于用户信用度的CPIP协同过滤。基于用户信用度的CPIP协同过滤的推荐思想是：首先本文对传统相似性度量方法的局限性进行了详细分析,在此基础上提出在用户评分数量大于30的情况下,把相似性分为用户对某类项目感兴趣的相似性和对某类项目不感兴趣的相似性,从而有利于形成准确的邻居用户；其次在推荐产生阶段,提出了用户信用度向量模型,并使其参与推荐产生,可以减少恶意评分的影响,提高推荐系统的预测质量。论文对提出的算法进行了详细的理论分析,并验证了推荐算法的合理性和有效性。最后,论文对研究内容进行了全面的总结,并展望了未来进一步的研究方向。