随着移动互联网技术、物联网技术的快速发展，传统商圈逐渐向智慧商圈升级和转型。智慧商圈基于O2O商业模式，将线上服务和线下服务有机融合，通过提升商圈服务水平促进商圈繁荣。其商业模式的核心是从线上为消费者提供相关信息，并使之转化为实际消费。因此，如何准确地为消费者提供符合其兴趣的信息是智慧商圈建设过程中最关键的问题之一。针对上述问题，本文基于智慧商圈应用场景，分析其特征和需求并制定和选择相应的设计策略和技术路线，设计并实现适用于智慧商圈的个性化推荐系统，为用户提供符合其兴趣和需求的个性化信息推荐。为了实现这一目标，本文的主要工作包括如下几个方面：1.基于智慧商圈应用场景，从外部应用环境、用户和数据等三个方面详细分析了推荐系统的场景需求和设计约束，并阐述该应用场景对系统架构设计和推荐算法选择的影响。2.分析了基于标签、协同过滤等推荐算法的原理及在智慧商圈场景中的应用，阐述了标签质量对于算法准确度的影响，设计了通过低质量标签清理和高质量标签推荐提高整体标签质量的解决方案；针对协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提出了用户偏好物品集合的概念、集合相似度算法以及基于用户偏好物品集合的协同过滤算法，并对算法准确度进行了实验验证。3.针对上下文信息在推荐算法中的应用，分析了推荐系统中基于上下文的前置过滤和后置过滤应用方法。阐述了地理上下文和时间上下文的重要性，设计并实现了基于Geohash和地理上下文的附近商家推荐以及基于时间上下文的热门推荐。4.针对智慧商圈应用场景，提出了智慧商圈中个性化推荐系统的架构设计，通过将推荐计算划分为离线部分和在线部分，减少在线计算开销，同时保证了一定的推荐实时性。设计并实现了基于智慧商圈应用场景的个性化推荐系统，支持用户数据采集、标签推荐、热门推荐、附近推荐、个性化商家和商品推荐、推荐理由说明等功能，并对系统功能进行应用实例验证。系统的实现和验证结果表明，本文设计并实现的个性化推荐系统为智慧商圈应用场景中的个性化信息服务的实现提供了一个可行有效的解决方案，具有一定的理论参考价值和应用前景。