近年来,随着信息技术和大数据技术的不断发展,越来越多的领域开始对个性化推荐技术进行深入研究和应用。随着电子商务领域不断地扩大规模,数据量大大增加,这也使得其对大数据处理能力的要求越来越高,客户信息越来越多,但如何将其有效利用,就成为了各大电商网站需要着力研究的问题之一。因此,根据不同个体的不同属性特征和浏览记录、向其推荐个性化商品的推荐系统应运而生,它不仅能从数据库的大量信息中快速找到向客户推荐的商品,还能够将客户浏览数据再次更新至数据库中,使得下次用户在购物时,推荐的商品更加符合实际需求。本文通过对电子商务环境下个性化推荐服务进行深入研究,结合基于用户特征数据,针对传统协同过滤算法的不足,提出了改进方案,并进行了实践。首先,针对传统协同过滤算法的不足,结合用户基本属性特征数据,找到与其兴趣点相似的相关商品,同时根据新用户的基本属性特征,找到相似的老用户,进而根据群体喜好特征,为其推荐商品。其次,本文还利用提取了用户基本属性特征数据和用户偏好特征数据,改进了传统协同过滤推荐算法,提高了其相似度的准确性。并根据用户喜好权重来解决数据稀疏等问题,进而加权综合用户基本属性相似度和优化后的评分相似度得到用户间的综合相似度,形成相似用户集。同时,将改进算法应用于电子商务系统,构建面向电商的个性化推荐系统。同时引入关联规则算法,挖掘订单中商品的频繁项集,找到关联规则,根据关联规则实现个性化过滤,完成推荐,提高客户满意度。最后,通过对基本功能测试和算法测试,验证了本文所采用的推荐方法的有效性。