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针对现有个性化商品推荐算法精度不高、新商品不能及时推荐等缺点,提出了一种基于商品特征、用户购买日志及用户实时浏览行为的个性化推荐算法。算法首先根据客户的在线浏览情况获取当前客户的购买倾向,然后将客户的购买日志与商品特征数据库进行对比分析,获得客户对商品特征的偏爱度及推荐参照组,依据特征实体的相似度矩阵进行特征推荐组推荐,最后结合当前的购买倾向向客户推荐商品。