随着互联网的快速发展,基于web的网上书店应运而生。实体书店网络化降低了经营商的人力成本和销售成本,吸引了不同地域的顾客。但它也减弱了用户与网站之间的交互性,不利于销售商更好的为用户推荐图书、促进销售。同时图书种类的繁多,用户无目的的浏览,将会大大加大网站对用户兴趣爱好把握的难度。因此如何有效的分析把握用户的兴趣爱好,为用户更快、更好的推荐其可能感兴趣的图书,对于网站销售起到至关重要的作用。在开发一个个性化网上书店推荐系统前,首先需要考虑该网站应该实现的主要功能。通过相关调查发现,在编写网上书店时,应将登录者分为两种角色,即会员和管理人员。会员在登录后,可以查看各种商品的详细信息并选择购买。管理员登录后,可以管理会员、商品和订单。本系统拟使用分类浏览、基于内容的检索、推荐最畅销的前N本书、新书推荐、推荐与用户兴趣最相近的N本书等多种推荐方法,以便能给用户带来更好的推荐。其中在实现推荐与用户兴趣最相近的N本书这一算法时,用户兴趣可以通过统计顾客购买历史获得,如果用户对某一类图书买的最多,就认为用户对这类书有较高的兴趣度。本文对国内外网上书店推荐系统进行比较分析,研究推荐系统的理论、方法、技术、评价和应用问题,实现一个网上书店,采用多种推荐方法的组合推荐设计推荐系统,并采用ASP.NET平台将其实现。