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随着互联网的高速发展,电子商务正以令人难以置信的速度蓬勃发展。新的商业环境在为企业提供新的商机的同时,也对企业提出了新的挑战。以客户为中心的客户关系管理是电子商务环境中企业吸引和提高客户粘性的关键。怎样在瞬息万变的电子商务时代吸引新的客户,并提高自己的用户体验,用足够吸引客户的产品或服务促使他们留下来,成为许多电子商务企业的主要任务。另一方面,客户面对如此众多的选择,要从中挑选出自己真正需要的东西也相当于大海捞针。近年来兴起的推荐系统成为解决这些问题的重要途径之一。推荐系统就是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序。最初的研究动机来自于互联网带来的信息爆炸。通常人们借助于搜索引擎来寻找所需的内容,但大多数用户很难用几个简短的关键字来准确地描述自己的需要,其结果是要么得不到任何结果,要么不得不返回大量列表中逐个查看。于是设想让一个程序来推测用户的心意,观察什么是用户喜欢的,什么是用户不喜欢的,然后自动地为用户筛选出与喜欢的内容,过滤掉那些不喜欢的内容。在现在国际上的主流电子商务网站中,已有不少成功的推荐系统的例子,推荐的内容从新闻组的帖子到影碟,CD,书籍,各类商品等。电子商务网站可以使用推荐系统分析客户的消费偏好,向每个客户具有针对性地推荐产品,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。推荐系统在帮助了客户的同时也提高了顾客对电子商务平台的满意度,换来对商务网站的进一步支持。一般说来,推荐系统对电子商务平台有以下积极的推动作用：1)帮助用户检验有用的信息2)促进销售3)个性化的服务4)提高客户忠诚度目前虽然已有了很多推荐系统,但是它们都有各自的缺点或不足,或者只适用于自身的网站。推荐系统通常面临的挑战就是对于用户,如何让适合他们的产品或者潜在想购买的产品出现在他们的推荐栏中。对于产品,如何让这些产品能够准确的提供给需要它们的用户。针对这些问题,我们总结归纳已有的系统框架以及算法后,发现网站往往难以对一个较新用户提供有效地推荐,在用户的整体行为不足时,整体的推荐效果也会大打折扣。对于新的产品,它们也很难很快出现在用户的推荐列表中。所以这样就使得很多好的新产品错失了销售良机。综合这些问题,我们在主流的协同过滤算法上做了改进,提出基于特征的协同过滤算法。新算法会提取产品的属性特征,我们会针对各个属性分别计算他们的评分,并加权计算出最终的分数,通过实验我们归纳出在用户邻居数目较少时候,该算法有着较好的推荐效果。这也恰恰是网站发展初中期缺少的推荐模式。紧接着我们提出一个新的一整套推荐系统,并将其应用于新兴的保险电子商务平台。并针对保险电子商务提出基于内容的推荐算法,使得新产品的冷启动推荐问题得以解决。通过以上这些工作,我们希望可以让更多样的电子商务公司为它们的客户提供个性化推荐服务,提升用户的购物体验。