摘要
随着电子商务的迅猛发展，网上商城系统如雨后春笋般涌现，如何在海量商品中精准地向客户推荐其真正感兴趣的产品，已成为电商平台提升用户体验、增强用户粘性和提高销售额的关键。
基于客户偏好推送的网上商城系统应运而生，其核心是通过分析客户的浏览、购买、收藏、评价等行为数据，挖掘客户的潜在偏好，并利用推荐算法向客户推荐符合其个性化需求的商品。
本文首先概述了客户偏好分析、推荐算法、网上商城系统等相关概念，并对国内外在基于客户偏好推送的网上商城系统领域的研究现状进行了综述，分析了现有研究中存在的问题和挑战。
接着，本文重点介绍了几种主流的客户偏好分析技术和推荐算法，并对它们的优缺点进行了比较分析。
最后，本文对基于客户偏好推送的网上商城系统的未来发展趋势进行了展望。
关键词：客户偏好；推荐系统；网上商城；个性化推荐；协同过滤
##1.1客户偏好客户偏好在营销和电子商务领域中扮演着至关重要的角色，其本质上指的是客户对特定产品、服务、信息或体验表现出的主观倾向性。
客户偏好并非一成不变，它会随着时间、环境、个人经历以及外部因素的影响而发生动态变化。
##1.2推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对特定物品的评分或偏好。
它通过分析用户的历史行为数据，例如浏览记录、购买记录、收藏记录和评价记录等，以及物品的属性信息，来预测用户对未接触过的物品的兴趣程度，并将用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
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