随着汽车后市场的飞速发展,汽车服务已经逐渐成为人们生活中的必需品。如何根据车主用户的个性信息提供个性化服务推荐成为了行业研究热点。传统推荐系统和部分现有改进算法的推荐系统,虽然在一定程度上缓解了“信息超载”带来的问题,但因汽车服务场景和其面对人群特殊性的要求,推荐结果无法根据车主信息做出准确的个性化推荐,因此需要对现有的推荐系统中使用的算法进行改进,以适应汽车服务行业的特殊要求。加油站作为汽车后市场中的重要组成部分,是用户选择汽车服务的主要入口和服务站点。随着近年来其销售模式单一问题的暴露及其行业竞争问题的加剧,传统加油站的内部管理模式和对外的服务模式已经无法满足加油站管理人员和车主用户的双边需求。尤其在汽车服务发展网络化与多元化的要求下,加油站的管理和服务方式需要得到升级和改进。首先,为了解决传统推荐方法在汽车服务推荐场景中应用的不足,本文根据传统协同过滤算法,结合汽车服务的应用场景,分别针对算法中基于皮尔逊相关系数的相似度计算和预测评分部分做出改进,在相似度计算部分将车主的特殊属性信息计入计算权重,并将汽车服务的商品特征加入到最终预测评分的计算中。通过仿真实验以及与传统方法和现有改进方法的推荐结果的对比,证明改进算法后的系统能有效提升汽车服务推荐的质量,并拥有更优的服务推荐效果。其次,在上一部分的研究基础上,进一步将基于改进协同过滤算法的汽车服务推荐模块应用于加油站在线销售服务平台。在对加油站的业务流程、技术可行性进行深入分析的基础上,对系统的用户端和服务器端所涉及各个功能进行了详细的划分,并采用Java语言、MySQL数据库等技术,基于B/S架构和MVC的开发模式对商城交互界面、各功能模块进行设计开发。重点设计汽车服务推荐功能模块,以根据用户的个性信息提供个性化服务推荐。通过该系统的开发实现了基于改进协同过滤算法的汽车服务推荐模块在实际中的可视化应用。