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随着电子商务在中国的发展，在网上购买东西的人越来越多，如何把顾客浏览网页的记录留存下来，方便企业掌握顾客信息以此来提高企业的销售量，针对以上现象，申瑞民教授有自己的思路，并把自己的想法付出实践，电子商务推荐商品就是其研究的表。 申瑞民教授的电子商务中推荐商品的方法通过顾客在网络浏览器画面中浏览商品，以及输入对商品的评价，网络服务器获取这些顾客喜好信息并将其存入数据库，生成对顾客的商品推荐，即把对两件商品具有相同评分的顾客数目定义为两件商品之间的同感相关系数，并用同感相关系数来衡量商品之间的相关程度，根据同感相关系数和已知的商品评分来预测顾客对未知商品的评分，将评分高的商品推荐给顾客。本发明能有效地处理海量顾客和商品数据，保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的商品销售。 企业使用电子商务推荐商品，可以统计顾客信息，统计顾客关注的商品等等，方便了企业有针对性的进行销售，对顾客而言也方面了购买，申瑞民教授的研究在一定能够程度上会推动我国电子商务的发展。