电子商务个性化推荐系统能根据用户以往的对商品的偏好信息，自动推荐出符合其兴趣爱好的商品信息，从而降低顾客搜索信息的成本，并使企业能将用户潜在和模糊的需求转变为现实的购买需求。本项目研究电子商务个性化推荐系统的理论、方法、技术与应用。研究内容包括电子商务环境下用户信息的获取与表示；分析和比较不同推荐方法的特征与适用范围；基于模糊需求、兴趣转移的个性化推荐；协同推荐中的冷开始问题、稀疏问题；推荐系统的评价研究；推荐系统的应用研究。研究成果将为我国电子商务个性化推荐系统提供解决方案，实现推荐系统与企业信息系统的集成，提高电子商务的应用水平，并建立推荐系统在银行、保险等行业的应用框架。