最近几年我国的电子商务随着互联网技术的高速发展逐步进入了成熟阶段,可以说电子商务已经进入我们生活的方方面面。于此相反的是,奢侈品市场在电子商务领域中发展相对滞后,与我国奢侈品市场的规模极不对称。根据最近的相关报道,中国内地奢侈品市场消费总额已经达到每年100多亿美元。中国已经成为全球奢侈品消费大国,预计在未来的几年内将会再次突破,超越美国成为全球第一。在电子商务平台中的推荐系统是一项至关重要的技术应用。推荐系统利用信息过滤技术将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户,从而提高网站的用户体验和销量。可是,由于奢侈品是具有独特、稀缺、珍奇等特点的消费品,因此有必要针对奢侈品电子商务平台的推荐系统进行专门的研究,探索一种适合奢侈品的推荐算法。本文首先介绍了奢侈品的定义和消费行为,然后介绍了推荐系统的结构和分类以及主要的推荐算法,随后重点对各种类型的协同过滤算法做了深入的研究和分析,比较了其各自的特点。本文的核心研究内容是对Slope One算法进行了有效的改进和优化。SlopeOne算法是基于项目协同过滤算法的简化和改进算法,该算法的简洁特性使它的实现简单而高效,而且具有较好的精确度。虽然Slpoe One有一定的优势,但是其存在忽略用户相似度和运算范围过大的问题。针对这些问题,本文提出了一种将基于用户协同过滤算法和Slope One推荐算法相结合的新算法,提高算法的准确性和效率。通过实验验证,新算法有着较高的预测和推荐准确度,证明了本文的研究价值。最后本文还使用Apache Mahout编程实现基于经过优化算法的奢侈品推荐系统,并对相关的技术和实现进行了详细研究和探讨。本文的研究成果为奢侈品电子商务平台的推荐算法实现提供了有益的参考。