亚马逊的推荐算法是运用数据分析技术所创建出来的商业实践，它是智能地从海量数据中搜索出特定商品或者特定商业实践推荐信息，这种技术将会对亚马逊市场空间开发产生重要影响。
从根本上说，推荐算法是以用户需求为中心考量，从大量历史购买数据里挖掘链接推荐信息，并可加以推荐的智能技术。算法将用户的行为分析数据，提取出用户的消费习惯，以这些洞察称为基础，利用联系性统计计算过滤出一系列内容和商品的推荐列表。
它利用聚类、机器学习和规整性抓取出，用户最可能购买的商品信息并针对具体的应用进行推荐。因此，亚马逊可以根据不同顾客从海量信息中挑选出合适商品项目，从而不断调整算法参数，以达到日益完善的推荐效果。
此外，亚马逊推荐算法的另一项优势是可以构建出给定分类的相关性图矩阵，该图矩阵存储分析和纳入各种用户行为数据，并可依此对用户行为进行精准预测，为商业实践提供实质性支持。
因此，亚马逊推荐算法构建着商业实践的数据分析纬度，为特定品牌提供了咨询式数据分析服务，以帮助电子商务提升全球范围内的个性化营销服务。
