在电子商务领域,以推荐技术为核心的电子商务推荐被认为是继搜索技术之后,成为解决商品信息过载,为用户提供个性化服务不可或缺的技术。电子商务推荐最大的优点在于它能收集用户感兴趣的资料,并根据用户兴趣偏好主动为用户做出个性化推荐。但目前电子商务推荐的推荐质量尚远远落后于用户和商家的期望,且以移动性、虚拟性、个性化、社会化和极端数据等特征为标志的新兴电子商务的凸显对电子商务推荐的发展提出了新的挑战。因此,对电子商务推荐现有研究的梳理成为认清其问题、推动其发展的基础和前提。本文主要采用定性和定量相结合的内容分析法来研究电子商务推荐的发展方向和热点,同时辅以文献计量研究方法研究。以内容分析法为主要工具,以CNKI (中国期刊全文数据库)、Web of Science、Springer Link和EBSCO数据库中1995年至2010年的有关电子商务推荐的期刊类文献为分析对象进行研究。首先是对国内外有关电子商务推荐的研究,主要从年度论文发表数量分布情况、文献所在期刊的分布情况以及研究领域分布和关键词词频分析四个维度进行简要概述。然后结合国内外的研究,主要根据所搜集到的文献,通过对其标题、关键词、主题、摘要、结论及相关段落的研读,从用户建模、商品模型、推荐算法、分析与评价、安全、应用和其他方面对电子商务推荐的研究现状做出深层次研究。通过基于电子商务推荐文献的内容分析,得出当前国内外在研究电子商务推荐方面的主要热点及存在问题,最后对电子商务推荐发展的趋势和方向提出了建议：要在商务需求的牵引下,更多关注用户(消费者)的心理和行为,即电子商务推荐需要在注重商务性标准的条件下,在信息过滤、电子商务、信息系统、市场营销等相关内容基础上引入并整合消费者心理和行为方面的研究,才能发展出在理论上特色鲜明,在实践中能产生巨大经济社会效益的个性化服务技术。