电子商务推荐系统通过对用户实施个性化的推荐和提供及时而准确的服务,可以更好的服务于客户并提高客户对网站或企业的忠诚度和满意度,从而达到企业(网站)与客户双赢的良好效果。将信任引入电子商务推荐系统,根据信任的社会性质,进行客户间的信任传递,可以有效的缓解数据稀疏和冷启动等问题,能够为用户匹配到更多的邻居,进行更好的推荐服务。但现有的用户信任关系表示单一而简单,不能很好的模拟实际中的用户信任关系,且已有的信任传递机制不能准确的表达信任的实际传递过程,严重影响了信任对电子商务系统的推荐效果。通过引入信任支持度的概念,提出了基于信任支持度与信任度相结合的二元信任关系模型。根据信任的社会性质,提出了一种基于直接信任高于间接信任原则的二元信任关系传递规则,更好的模拟了信任的实际传递过程。经过信任的传递计算,得到用户间的间接信任,并与直接信任联立,得到了优质的二元客户信任网络。针对本文所预期达到的目标,根据所建立的客户信任网络,设计了8种最终权重的计算方法和相应的推荐算法,并在所选数据集上设计了三种不同的实验方案,进行实验验证。实验证明,本文采用的个性化推荐方法能够大幅提高了推荐的精度和范围。同时验证了采用本文方法提取的信任支持度对传统基于相似度的推荐方法也有很好的支持作用。