随着互联网技术的发展,网络用户剧增。电子商务也越来越受到企业和消费者的青睐。电子商务推荐技术作为电子商务中的重要技术,模仿销售员向客户推荐客户偏好度较高的产品。如何提高电子商务推荐系统的推荐质量,目前已成为专家学者们研究的热点。本文将数据仓库技术应用到电子商务体系构建中,介绍了web环境下进行会话识别、客户识别、路径辨别、数据清理、数据集成、数据装载等技术,为电子商务数据挖掘提供规范的数据。同时本文在关联规则、协同过滤等技术的基础上设计了个性化的推荐系统。根据客户特点,将客户进行分类,并根据客户不同的分类,采取不同的模式挖掘算法。提出基于内容的跟踪树算法、基于关联规则的协同过滤,并引入分区的理念,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量。最后,对算法进行了分析。