当前,互联网的普及极大地推进了电子商务的迅猛发展,对用户潜在需求的深入挖掘,及时推送其感兴趣的产品成为一个优秀电子商务平台的标签。然而,现有大部分电子商务推荐系统主要依赖用户评分作为用户商品推荐的标准,但用户很多时候并不愿进行手动的评分操作;因此,现有推荐系统存在数据分析层析不够、推荐手段单一、推荐效率低下等诸多不足。鉴于电子商务推荐系统存在的相关问题,本文提出一种基于协同过滤算法而开发的电子商务个性化推荐系统,部分解决上述存在的问题。本文主要工作如下:1、针对当前电子商务个性化推荐的不足,对改进推荐精度等目标需求展开全面分析;明确个性化推荐的业务流程,并分为四个用户角色,通过用例表对每个角色的权限及涵盖的业务流程进行阐释。随后,进一步分析出推荐系统的功能需求,将其划分为用户模块、销售模块、推荐模块、商品模块以及系统模块等五个核心功能块,并进行详细阐述。进一步分析系统非功能需求,确保系统使用简便,安全可靠,界面美观。2、设计并实现基于协同过滤算法的电子商务个性化推荐系统。为充分挖掘用户隐式信息,为推荐更满足需求的个性化商品,本文利用并分析了用户的浏览日志,通过设计浏览日志预处理流程,纠正浏览日志中的错误信息,提取用户的兴趣度,并将其转换为协同过滤算法的输入参数,输入到协同过滤推荐算法中,为用户生成候选推荐结果。3、分别对系统性能进行测试,结果表明本文设计的系统功能性完整,且能满足一定并发访问和推荐的需求具有较好的性能。系统能够满足多项功能需求和非功能需求,并在并发数为100的情况下,在8个小时内系统可以支持16万用户正常使用。另外,在多次功能性测试后系统各项指标处于稳定状态。本文针对当前电子商务个性化推荐系统的实际需求进行研发,设计并实现了一个电子商务个性化推荐系统,并已上线进入试运行阶段。运营情况表明,该系统能够充分挖掘用户活动日志中的隐式信息,解决了用户的行为日志缺少负面反馈的问题,增加了数据分析分析层次,强化了用户推荐的个性化。我们的系统为相关个性化电子商务推荐系统研发提供较好的参考价值。