随着互联网行业的井喷式发展,信息超载问题日益凸显。巨大的商品数量,已经远远超过了人眼的筛选能力。这一方面导致用户难以找到自己需要的商品;另一方面也让影响到了电商企业的收入。为了应对这个问题,从上世纪90年代开始,亚马逊、Google等互联网企业率先开始使用个性化推荐系统来帮助用户更便捷的找到自己需要的商品和服务。然而,时至今日,推荐系统仍然主要是大型电商网站的在使用,使用个性化推荐系统的中小型电商寥寥无几,究其原因,一方面是技术的复杂度较高;另一方面是开发和维护的成本很大。本论文首先介绍了个性化推荐系统信息收集和特征建模的研究背景、目的和意义,阐述了国内外该领域的研究现状,确定了以在中小型电商平台上建设个性化推荐系统做为切入点和研究方向。其次,依据作者在电商网站参与构建个性化推荐系统的经历,阐述电商网站,尤其是中小型、创立时间不久的电商网站,应该如何以较低的成本,合法的收集客户行为数据、建立并完善个性化推荐模型,最终为用户提供个性化推荐服务。最后,通过使用Python设计、开发一个简化的、低成本的推荐系统示例,向读者展示个性化推荐系统的设计基本思路、建设过程中的注意事项。并分享自己在搭建过程中的经验教训,为中小型电商平台设计和搭建自己的个性化推荐系统,提供一些有益的参考。