摘要：在互联网技术飞速发展的时代背景下,互联网交易数据呈几何倍数的扩张,随之带来了信息过载的问题。个性化推荐系统的出现则很好地帮助解决了这一难题。通过个性化推荐系统,人们可以更快速精准地定位用户个体兴趣爱好与产品之间的关联,实现消费者与生产者的双赢。然而在实际应用过程中,个性化推荐系统仍然面临着诸多挑战,如长期样本数据量的多少、电子商务平台的成熟度不同、推荐系统所采用的算法差异等。本文将讨论推荐系统在电子商务网站中的应用,并在此过程中,对推荐系统领域内基于用户行为数据分析的算法进行深入的研究和归纳,以期使其更好地应用于电子商务领域中。

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