随着互联网技术的日益成熟,以及国际间贸易更加方便同时国内外消费者对于国外商品的需求量的日益增大,跨境电商贸易在我们周围变的更加的普遍也更加的方便,消费者可以通过跨境电商平台轻松买到国外的商品,由于跨境电商商品种类繁多以及不同消费者需要的商品有差异较大,如何在短时间内给消费者推荐符合其想要的跨境电商商品成为了一个具有现实意义的问题。相较于传统的电商商品,跨境电商商品具有挺多的不同的地方,导致在推荐方法的选择以及实验源数据的选取上都有很大的不同,首先跨境电商业务的开展受相关的政策影响很大,相关的政策可能导致商品价格的变动从而影响消费者的购买意向,其次由于跨境电商商品一般存放在保税仓库或者还在国外,同时还需要向海关申报各种通关单证,故相较于国内的电商商品在物流上所花的时间将会增加。最后由于跨境电商商品的购买有额度的限制,这导致消费者可能对于促销有更强的敏感性,消费者可能相较于传统电商商品更加倾向于在促销时购买商品。好的跨境电商商品推荐系统,不仅仅可以快速方便的给消费者在跨境电商平台上看到自己可能想要的商品,提高平台的友好度。同时也可以帮助到企业实现利润的增长,提高企业的运营效率。本文以实际跨境电商业务数据为基础,并结合主流的商品推荐技术和算法,完成的工作主要包括:1、跨境电商业务数据预处理及特征提取工作。数据的预处理和特征提取为本次实验中所用到的商品推荐技术提供数据支持。2、采用用户画像技术实现商品推荐功能。通过对用户及商品构建对应画像,从而实现对于具有相似的用户所购买的商品或相似的商品进行推荐。3、采用梯度提升决策树算法实现商品推荐功能。梯度提升决策树算法在推荐领域是较为成熟并广泛运用的算法,其思想是根据用户的某些特征进行商品推荐。4、设计并实现跨境电商商品推荐系统,该系统主要模块包括用户模块、推荐模块、业务数据获取及处理模块和展示模块。该系统结合实际业务场景设计开发,使用户有更好的用户体验。论文主要创新之处有三个方面,首先将传统的商品推荐方法运用于跨境电商领域,并在经典的推荐算法的基础之上增加符合实际业务场景的一些特殊的算法处理,其次由一般以商品交易数据作为推荐算法的实验数据改为由实际的报关数据作为推荐算法的实验数据,最后是整合用户画像技术和梯度提升决策树算法,使得推荐结果更符合实际。