目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求，协同过滤算法作为应用最成功的推荐 算法，依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题，制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基 于用户行为的个性化商品推荐系统，主要采用前融合组合推荐策略，避免了单纯使用协同过滤算法的 弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程，最终通过实验验证了本推荐系 统具有良好的推荐效果。

冷启动用户推荐，该文章发表于ICONIP-2020