随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售力及竞争力。商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。第一,详细分析了数据挖掘技术的特点和web挖掘的优越性及其在电子商务中的重要作用。然后对电子商务推荐系统进行了介绍和分析,并说明其工作流程。第二,给出了电子商务推荐系统的体系结构框架。在介绍了电子商务推荐系统的概念之后,从日志预处理、模式发现、模式分析和模式应用的各个阶段说明了电子商务推荐系统的工作流程和关键技术。第三,给出了适合Web日志挖掘的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,利用模糊聚类技术,对Markov模型进行了分析和改进,利用其对web数据进行分析处理。文中在分析该算法特点之后给出了算法的描述,并说明了该算法的优缺点和改进的方向。但该模型中仍有许多不足之处有待改进:特别是准确性和效率问题。其中提高算法的效率是当前聚类领域中研究的又一个重要问题。随着对Web日志数据的分析和研究的不断深入,我们相信面向用户的电子商务个性化推荐服务将会更加完善。