随着互联网的快速发展和普及,越来越多的人会通过互联网来获取有价值的信息,比如网上购物,用户可以通过电商平台的数据,搜索并获取到心仪的商品。但随着电商的发展以及用户的增加,产生的海量信息会造成信息过载的问题,会对用户的选择造成严重的干扰。商品推荐算法能够帮助用户快速获取有价值的信息,使信息过载问题得到有效的解决,是当前的热门研究方向。推荐算法不仅可以在海量数据中进行筛选,主动推荐感兴趣的信息,还可以针对用户进行个性化推荐,简化用户对目标商品的获取过程,节省时间的花费。为提高推荐系统的准确性和高效性,本文设计了一种基于改进协同过滤与GBDT混合推荐算法,该算法主要思想为基于用户行为数据预测用户购买行为,设计了一种新的预测用户购买行为的算法模型。研究内容包括:1)数据预处理,以此来提高原始数据的质量,并通过样本的选取来避免正负样本相差过大的问题。2)特征工程,主要从特征提取、特征选择、构建特征体系三个方面进行分析。3)推荐算法的模型设计,本文将选取协同过滤和决策树混合算法来做推荐模型。针对与用户有交互品牌数据,采取决策树的衍生算法随机森林来进行处理,以避免决策树的过拟合问题。针对与用户无交互品牌的数据,采用改进的协同过滤算法进行处理,在计算过程中为用户的行为给予层次分析的权重,以改善协同过滤算法的合理性。然后通过混合算法的结合方式将随机森林和协同过滤的推荐结果混合,并将混合的推荐结果输入GBDT模型中进行进一步的优化,使本文设计的推荐算法模型更加完善。为了验证混合推荐算法的有效性与优越性,本文采用了当前主流的大规模数据处理计算引擎Spark开发环境进行实现与分组验证。文中详细的介绍了Spark推荐系统的设计与实现架构,其包含监控模块、数据存储模块、离线计算模块、推荐引擎模块等内容。同时给出了系统实现的数据库设计与特征体系的构建流程,最后重点论述了进行混合推荐算法与传统单一推荐算法对比实验以及基于不同的平台环境下进行混合推荐算法运行响应对比实验。实验结果数据表明,在Spark环境下设计并实现的混合推荐算法在召回率、准确率、响应性等具有较好的有效性与优越性,改善了用户的购物体验,同时该混合算法为其他同类推荐算法的设计与实现提供了较好的参考模型。