在Internet迅猛发展的今天，电子商务系统以其诸多的优势获得了广泛的普及。为了满足用户的各种需求，电子商务系统的商品信息量迅速膨胀，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品，电子商务推荐系统就是在这样的情况下应运而生。推荐系统在电子商务平台上扮演销售人员的角色，向用户推荐商品，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。电子商务推荐系统在应用中具有良好的发展前景，逐渐成为一个重要研究内容，得到了越来越多的关注。　　 本文以客户为中心的理念为基础，从用户的消费心理出发，以问卷调查和实地调研的形式对服装网络营销中的消费行为进行了深入的分析，指出了现有服装网站商品信息发布模式对消费行为的影响及不足之处。结合电子商务推荐系统的相关理论提出了适合服装领域个性化推荐系统的推荐形式，包括系统的功能、总体框架、流程及输入输出表现形式。　　 作者在对推荐算法进行有效分析的基础上，结合服装商品的特点，最终选取了两种信息过滤技术相结合的组合式推荐算法。对客户信息采集、客户消费倾向的确定以及推送的实现、推送的内容和时机的确定等环节进行了规划和探讨，并初步构造出集商品信息、商品知识等多种信息于一体的服装电子商务推荐系统模型。在此推荐系统模型的基础上完成了系统的程序设计，系统可智能化地分析用户习惯和消费趣向、改善商家服务质量。