随着网上SPAM信息越来越多，互联网上的人们被巨大的数据库潮水包围着，过量的资讯使人们获取有价值内容的成本不断增加，如何更精准的获得所需信息就成了人们急待解决的问题。从谷歌和百度的搜索近年来的变更中，我们也能注意到，如何为每一个用户打造专属的个性化搜索结果界面，越来越多的成为搜索引擎发展的指引方向。
说到这，不得不提及Google早在2008年就已发布过的“搜索的未来要靠个性化”观点。同时国内最大的搜索引擎百度，也在2011年发布了新首页，口号是：“百度新首页，一人一世界。”百度在基于用户分析的基础上，通过对算法和用户行为数据进行分析，可以做到更精准的识别用户需求，向用户推荐更智能化的结果页面和相关信息，从而提高用户转化率及强化用户黏性。
建立在以用户为中心的个性化推荐概念不但改变了搜索引擎，同时也让同样拥有巨大用户和信息量的电子商务网站意识到了重重商机。通过对网站用户商品浏览时间、购物车行为、购买商品类别等内容的分析，电商网站通过筛选过滤等数据解读，为用户提供了更好的用户体验，同时也达到了促进销售额的目的。诚如亚马逊总裁杰夫所说：“如果我的网站有一百万个顾客，我就应该有一百万个商店。”通过个性化搜索推荐技术，电商网站做到了这一点。
近年来电商个性化推荐算法主要有以下几种规则：
1、关联规则：即寻找商品销售记录中的相关性，从而更好的指导销售策略的制定。典型的案例如：“43%购买了雀巢速溶咖啡的顾客都会购买雀巢咖啡伴侣”。
2、协同过滤：分析目标用户购买过的商品，向其推荐和他曾经购买过的商品相似的商品。在定义商品的相似性的时候，既可以通过行为，看两个商品是否同时被同一个用户频繁购买过，也可以通过内容，看两个商品的属性或者描述是否具有相似性。
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