随着互联网的出现,人类的生活方式也发生了巨大的变化。如今信息化的时代已经到来,信息闭塞的时代已不复存在。无论是对于信息生产者还是信息的获取者,都出现了“信息过载”的问题,特别是在有效地获取自己所需的信息方面。因此如何处理好个人所面对的海量数据,并从中提取出有用的、需要的信息便成为当下亟待解决的问题。本文以数据挖掘的相关理论研究为基础,对某一公司的网站平台进行研究,主要是对其Web日志(服务器日志)进行分析和处理,并进一步对网站的用户行为进行分析和研究。由于公司平台以盈利为目的,因此对其进行研究,具有很强的现实意义,一方面,可最大程度地满足用户的具体需求,优化网站结构和页面。另一方面,可以让系统对用户更为友好,让网站的可持续发展得到保证。本文在此基础上,提出了一种基于相似性度量的熵的协同个性化推荐算法,并把其用于网站平台的推荐系统。与此同时,本文也考虑到了公司具体业务和用户的个性化需求方面的因素。