电子商务是国际市场出现和发展起来的新兴贸易方式。新的商务模式在为企业带来新效益的同时也推出了新的挑战,如何吸引客户、提高客户的忠诚度,成为电子商务模式中企业竞争的关键。个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、爱好,帮助用户选购商品提高用户忠诚度,而个性化推荐模型又是个性化推荐系统的核心,因此个性化推荐模型成为了电子商务个性化推荐系统的研究热点。本文首先介绍了个性化推荐系统、个性化推荐系统中的关联规则技术,音乐基因工程等内容。重点描述了如何将生物界中基因的概念引入个性化推荐系统,为推荐系统产生高质量的推荐商品集合提供理论基础。然后,针对现有的个性化推荐模型不能反映出商品的某些特殊属性对用户购买行为的影响及用户购买某商品的真正原因等问题。引入生物界中基因的概念,提出了基于商品基因的个性化推荐模型,发现用户钟爱商品基因,并将钟爱商品基因遗传到用户选择的商品。该模型能更好地发现用户的购买动机,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度。最后,在基于商品基因的个性化推荐模型建立的基础上,通过建立系统基因库、商品基因库及用户基因库三类基因库,寻找对用户购买行为影响较大的商品基因。根据用户钟爱的基因型与基因值信息,应用商品基因的遗传性,产生推荐商品集合。并利用商品基因的变异性质,结合考虑用户购买时间与用户兴趣的关系,引入用户标签作为用户喜爱基因型的另一种体现,提出了对系统基因库、商品基因库及用户基因库的维护策略。追踪用户兴趣的变化情况,从而产生适应用户兴趣变化的推荐商品集合,进一步提高用户忠诚度与满意度。为了验证基于商品基因的个性化推荐模型的可行性与推荐效果,用Java实现了提出的推荐模型,达到了预期效果。