随着互联网的不断发展，电子商务网站越来越受到重视。作为电子商务企业对外的一个门户，如何通过为用户提供更加个性化的服务，提高其商品的吸引力，进而为企业带来更大的收益，就成为了网站所面临的核心问题。 电子商务个性化推荐系统是解决这一问题的有效手段，通过准确推荐与指导可以提高用户在网站体验的舒适度，建立稳固的客户关系。在为数众多的推荐技术中协同过滤技术由于其算法机理十分符合推荐活动的实际需求，因而受到了许多学者的青睐，同时也被广泛地应用于商业推荐系统中。 本文首先简要介绍了在电子商务中采用个性化推荐的必要性。接下来分析了协同过滤技术的基本原理，并对几种比较常用的协同过滤算法进行了详细的说明。然后文章通过对自然免疫学和人工免疫学理论的研究，着重讨论了将人工免疫网络技术应用于电子商务个性化推荐的思想，提出了使用形态空间模型对推荐技术及其存在问题的解释方法。本文还在深入研究Steve算法的基础上，提出了应用聚类分析技术的改进算法——聚类免疫推荐算法(CINR)；另外通过分析原算法(Steve算法)的可并行性，又进一步提出了针对原算法的并行化改进算法——并行免疫推荐算法(PINR)。最后，通过对算法的时间复杂度分析和仿真实验都证明了这两个算法在推