随着Intemet的迅猛发展和电子商务模式的不断普及，企业运作和个人生活都发生了深刻的改变。企业希望能有更好的手段捕捉客户需求，提升企业竞争力；消费者则期望能够获得更具个性化和人性化的服务，不在丰富的产品中无所适从。电子商务个性化推荐系统的出现为解决两方面的问题提供了最好的平台。 以往的研究分别从客户信息、客户评价、产品属性、网页结构、使用数据等方面探讨了个性化推荐系统的构建，但是很少考虑客户价值。而作为客户关系管理的核心内容，客户价值的分析对于客户的获取、保持和发展具有举足轻重的作用。将客户价值分析与个性化推荐相结合具有重要的理论意义和应用价值。 因此，本文从客户价值的角度对电子商务个性化推荐系统的模型构建进行了研究。文章首先介绍了客户价值和电子商务个性化推荐系统的相关理论和研究现状。然后重点分析了构建基于客户价值的电子商务个性化推荐系统应当解决的几个问题，并提出了相应的解决方法。在此基础上，提出了一个基于客户价值的电子商务个性化推荐系统模型。通过相关企业的实地调研，运用层次分析(AHP)法确定了RFM对应指标的权重；利用加权RFM值评价企业-客户价值，利用客户偏好评价客户——客户价值；接着运用聚类和关联规则技术完成对目标客户的个性化产品推荐。最后，基于企业的交易数据库，对模型的推荐质量进行了评价和验证，结果表明本文提出的系统模型具有更好的推荐性能。