在电子商务领域,用户(消费者)的偏好影响着消费行为的趋向,准确地把握用户的偏好是进行个性化服务的基础和前提。如何从用户有限的购物信息中分析出更多、更深层次的用户偏好,是为用户提供高质量推荐服务的关键。在消费心理理论中,消费者对商品的选择就是其消费心理的具体反映。用户积累的购物记录等消费行为中,隐含着大量与消费心理相关的因果关系。因此,通过建立和明确用户的消费心理与其购买商品之间的联系就能够认识其消费心理。本文建立了关于用户消费动机与其所购商品之间的联系,并通过把握用户消费动机对用户提供推荐服务。本文重点解决了以下两个问题：一是如何建立用户消费动机模型,主要包括怎样建立已购商品的属性与用户消费动机之间的因果关系。二是把对用户消费动机的分析应用于电子商务推荐,主要考虑新商品是否满足用户消费动机。本文通过分析整理某一用户的实际消费记录,然后建立并验证该用户消费动机模型,最后针对其消费动机的类型为该用户推荐新商品。本文以用户A在某B2C电子商务网站的消费为例,研究内容包括：(1)分析电子商务环境中消费者在商品层面的消费动机与商品属性之间的关系,利用用户A历史消费记录,基于贝叶斯网络分类方法,建立了消费动机分析模型,并从稳定性、适用性、准确性等方面对实验结果进行了验证。(2)通过研究基于用户消费动机的推荐方法,对已知消费动机的用户推荐新商品。阐述了贝叶斯网络的因果推理方法以及消费者决策中的信息加工过程,并基于排序式决策规则,预测新商品是否能够满足用户的消费动机,从而将满足程度较好的商品推荐给用户。最后通过选择用户A进行深度访谈,并验证了该方法的准确性和适用性。本文将定性描述的动机理论与定量分析的贝叶斯理论相结合,准确地把握用户消费动机,从而使得对用户消费记录的分析深入到消费心理层面,为全面分析用户的消费心理提供借鉴,也为发展出基于用户消费心理进行推荐的新方法提供了可能。