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随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。

一种适用于乡村休闲旅游推荐系统的组合推荐算法的设计与仿真，苏阳，苏放，近年来，随着乡村休闲旅游的蓬勃发展，互联网上有关乡村休闲旅游产品的信息数量也在迅速增长。面对大量的旅游产品信息，游客一时

基于用户的协同过滤算法，可以根据用户对电影的评价集推荐其潜在喜爱电影。

前台（小程序）： 用户：授权、登录、收藏商品。 商品：创建编辑、上架下架、删除、搜索、商品分类，有推荐商品页面。 订单：创建订单、查看订单、取消订单、搜索订单 购物车：添加商品到购物车、移除购物车内的商品。 评论：发布评论、修改评论 后台：（电脑端） 用户：查看用户、用户列表 商品：编辑商品、上架下架、删除、搜索 商品类别管理：商品类别的增、删、查 订单管理：查看订单、删除订单、修改订单 评论管理：查看评论、删除评论

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于没有手动标注用户兴趣的标签，现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式，这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个对比学习框架，以将推荐的长期和短期兴趣（CLSR）与自我监督分开。具体来说，我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后，我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理，作为用户兴趣的伪标签。然后设计成对对比任务来监督兴趣表示与其相应兴趣代理之间的相似性。最后，由于长期和短期利益的重要性是动态变化的，我们建议通过基于注意力的网络自适应地聚合它们进行预测。我们对电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集进行了实验。经验结果表明，我们的 CLSR 始终优于所有最先进的模型，并有显着改进：GAUC 提高了 0.01 以上，NDCG 提高了 4% 以上。进一步的反事实评估表明，CLSR 成功地实现了长期和短期利益的更强解耦。

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