(1)关键字查找推荐。
(2)新品推荐：对发布的最新商品进行推荐。
(3)特价推荐：针对非注册用户实现的最感兴趣的特价推荐，通过分析已注册用户的
购物习惯，寻找与推荐用户具有相似购物兴趣的用户群，根据群体效应对目标用户产生
兴趣推荐。
(4)浏览排行推荐：分析系统中不同商品的点击率，将最高点击率商品进行推荐。
(5)畅销商品推荐：对销售量最好的商品进行推荐。
f6)浏览历史商品推荐：对进行访问网站的用户保留浏览记录，按照最新的浏览次序
产生推荐。
(7)购买喜好推荐：通过分析注册用户的历史购买信息，将用户购买度最高的商品的
相关联商品推荐给用户。
(8)猜测喜好的商品推荐：通过注册用户当前的浏览情况，结合历史的购买记录，找
到与其最具相似度的用户群体的最喜好商品或是相关联商品进行推荐。
