【摘 要】
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随着电子商务和互联网信息技术的飞速发展，用户通过电子商务购买自己所需要的商品和服务所占的比重越来越大。为了满足不同用户的需求，电子商务网站为用户提供的商品数量和种类
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随着电子商务和互联网信息技术的飞速发展，用户通过电子商务购买自己所需要的商品和服务所占的比重越来越大。为了满足不同用户的需求，电子商务网站为用户提供的商品数量和种类迅速增多，虽然这能让用户购买到自己喜欢的商品的机会增大，但也常常使用户陷入在众多的商品目录的搜寻之中，难以准确地和快速地找出自己喜欢的商品。电子商务推荐系统能够有效地收集用户的购买信息和准确地跟踪用户的需求变化，分析出用户的偏好，再为用户推荐他们可能感兴趣且用户满意度高的商品。电子商务推荐系统已在各类电子商务平台中得到了广泛的应用，因其具有良好的发展和前景，受到了大家的广泛关注。本文首先对电子商务进行了简单阐述，分析了电子商务中引入个性化推荐的必要性和个性化推荐能带来的好处，再对电子商务推荐系统的框架结构和各种推荐系统技术进行了较深入的研究。在这基础上，然后对电子商务推荐系统中最早提出和使用最广泛的协同过滤方法进行了重点研究。针对协同过滤技术中数据稀疏性问题，采用经典的基于用户的协同过滤算法相似度计算准确度问题，提出了一种基于CART的协同过滤算法，首先对稀疏的用户-项目评分矩阵通过分类回归树对未评分项进行插值预测，在稠密的矩阵上用基于用户的协同过滤算法进行推荐预测。实验表明，基于CART的协同过滤算法有较好的性能，提高了推荐的精度。
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