1、在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨著商品信息不斷增加，用戶想要找到自己所需要的商品顯得更加困難。如果電子商務(wù)網(wǎng)站需要獲得更高的效益，則必須更好的滿足用戶的需求。個性化推薦系統(tǒng)能很好的完成這一任務(wù)。使用戶更容易找到自己感興趣的商品。個性化推薦系統(tǒng)可以提高用戶的忠誠度及滿意度，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。
　　本文在對電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)倉庫、個性化推薦系統(tǒng)以及消費者心理進行深入研究的基礎(chǔ)上，分析了現(xiàn)有個性化推薦算法中存在的不足，將消費者心理學(xué)應(yīng)用于個性化推薦

2、系統(tǒng)中。
　　首先，針對現(xiàn)有基于商品特征的個性化推薦算法中，不能準(zhǔn)確描述消費者對商品特征認(rèn)識的問題，提出一種用戶顯意識下的多重態(tài)度個性化推薦算法，引入消費者多重態(tài)度函數(shù)，從不同角度去描述消費者心理特征，使推薦結(jié)果更符合用戶的需求，體現(xiàn)了不同消費者對商品特征的不同認(rèn)識。
　　其次，經(jīng)進一步研究發(fā)現(xiàn)，基于商品特征的用戶顯意識多重態(tài)度算法沒有考慮到用戶對商品特征認(rèn)識的變化。針對此問題提出一種的適應(yīng)用戶顯意識變化的推薦算法，在推薦算