一种用于电商网站的商品推荐算法

本发明公开了一种用于电商网站的商品推荐算法，包括以下步骤：对历史购买数据进行分析，生成商品的偏好推荐清单；获取并逐次导入用户的购买指令信息，结合分类目录信息对购买指令信息进行处理和分析，筛选出用户的商品需求，并对偏好推荐清单进行调整生成商品的需求推荐清单；本发明先根据历史购买情况生成用户对商品的偏好清单，再根据用户的检索情况以及用户对商品的选取情况推测用户对商品的需求，最后根据商品的参数属性推测用户对同类别商品中不同参数商品的偏好情况，进行综合分析，生成对用户更有针对性的商品推荐清单，可以极大提升用户的购买体验和商品的购买率。