面对全球化和数字化的新浪潮冲击,出版行业在拥有更广阔的市场前景下隐患却日益显现。电子商务作为新兴的商业模式,既能改善目前出版行业相对落后的经营状况,又为其寻求进一步发展开辟了新的战略市场。电子商务个性化推荐系统在电子商务过程中应用知识发现技术,针对不同的用户,对产品和服务作出个性化推荐。极大地满足了用户对于产品信息强化的需求,对企业加强电子商务的竞争力是极为可行的。本文对电子商务推荐系统进行了深入的研究,详尽分析了协同过滤算法所面临的问题。在此基础上,提出了由辅助项目评分环节支持的改进协同过滤推荐系统和评分激励机制。改进后的推荐系统是在原有系统基础上增添辅助项目评分支持环节,以辅助项目的评分信息为产品项目评分数据库进行补充,以此改善该数据库的质量;以相似性度量方法离线预计算各项目之间的相似度,应用Item-based协同过滤算法思想预测补足产品评分数据的缺失项,为用户最近邻集的划分提供良好的数据基础,以此实现原有协同过滤推荐系统性能的提高。评分激励机制是产品项目评分过程与购物积分营销模式的结合。将产品项目评分纳入整个电子商务的运作流程,使用户对于该评分获得足够的激励从而积极参与推荐系统,同时也有利于推荐系统提供更令人满意的服务。最后,本文提供了改进推荐系统在目前工作的出版企业的解决方案,并公开测试了其性能,验证了改进推荐系统的合理性和有效性,对出版企业通过推荐系统助推电子商务的发展具有一定的参考价值。