這種推薦方式主要是根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)他們可能感興趣的物品。個(gè)用戶經(jīng)常購(gòu)買某種類型的體育用品，系統(tǒng)就推薦其他類似的產(chǎn)品給他。在ASP服務(wù)器源代碼中通過(guò)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的商品信息，使用相關(guān)算法計(jì)算出用戶的興趣模型，根據(jù)這個(gè)模型進(jìn)行推薦。

這種推薦方式是通過(guò)分析用戶的行為模式來(lái)找出具有相似興趣的用戶群體，將個(gè)用戶喜歡的商品推薦給其他相似的用戶。在ASP服務(wù)器源代碼中維護(hù)個(gè)用戶-商品交互矩陣，通過(guò)奇異值分解或其他矩陣因子化方法來(lái)提取用戶和商品的隱含特征，根據(jù)這些特征來(lái)進(jìn)行推薦。

關(guān)于體育、美甲、綠色食品認(rèn)證等方面的特性，在ASP服務(wù)器源代碼中針對(duì)不同的領(lǐng)域特點(diǎn)定制個(gè)性化的推薦策略。對(duì)于體育用品考慮用戶的身體狀況、運(yùn)動(dòng)水平等因素；對(duì)于美甲服務(wù)考慮用戶的膚色、手型、喜好等因素；對(duì)于綠色食品考慮用戶的健康需求、飲食習(xí)慣等因素。