随着互联网的飞速发展,电子商务的迅速普及,人们的生活质量也不断提高,消费习惯也发生了变化,越来越多的人会选择网上购物。电子商务用户量增加的同时,商品的种类和数量也在不断增加,从而吸引用户和满足用户对商品多样化的需求,虽然商品的增多为用户带来了更多的选择,但是这也导致了用户难以在有限的时间内快速选择出自己感兴趣的商品,信息过载问题也随之而来。推荐系统的出现和快速发展很好的解决了这一问题,一方面可以为用户进行个性化推荐,帮助用户选择商品,另一方面可以发掘长尾商品,使市场更加多元化。因此推荐系统在电子商务中变得越来越重要,使用也越来越广泛。为了进一步提高推荐系统的推荐效率和准确率,满足用户对推荐商品的个性化需求,通过学习相关技术和算法,对推荐系统进行深入了解之后,本文考虑以通用的推荐系统和算法为基础,对系统和算法中存在的大数据量和数据稀疏等问题进行深入思考和研究,分别从商品和用户角度出发,提出了一些改进方法。针对商品数据量大导致的计算时间复杂度大的问题,提出一种基于商品类目分组和组内矩阵分解的协同过滤改进方法,一定程度上提高了推荐算法的计算效率。同时,为有效利用用户之间的相似度,避免因评分矩阵稀疏导致用户邻居选择出现偏差的情况发生,本文采用了另一种基于用户聚类的协同过滤方法,并将两种推荐方法的预测结果采用加权的方式组合起来,通过训练得到合适的加权系数,最终得到了一种基于商品类目分组和用户聚类的混合协同过滤推荐方法,提高了整体的推荐准确率。然后使用上述的混合推荐方法,结合Spark等大数据技术,通过对各个系统功能和模块进行分析,设计并实现了一个电商推荐系统,提高了推荐的准确率和算法效率。本文对设计实现的整个推荐系统进行了全面的功能测试和性能测试,采用了多个数据集对系统的推荐效果进行了评估和分析,测试结果表明,系统的各个功能模块运行正常,能够满足用户的需求,采用的混合推荐方法相比单个推荐方法,性能更加稳定和平衡,推荐准确率也有所提高,通过采用Spark框架和分布式计算,有效保证了推荐的效率和实时性,提升了用户体验。