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本文针对电子商务中的商品推荐问题，利用交易数据构建基于商品的复杂网络，提出一种基于复杂网络社团发现的商品推荐方法，并且应用数据集进行了实验分析。结果表明，本方法在某用户只有较少历史行为数据时，仍可对该用户进行推荐，而且推荐结果可以保证新颖度和覆盖度。另外，此方法可处理的数据规模适用于电子商务的商品推荐，并且计算复杂度较低。