亚马逊是一家在线购物行业的巨头，不仅在全球范围内拥有众多的用户，而且还不断优化自身的电子商务体验，提高用户的电子商务体验。作为其中的一项重要技术手段，亚马逊引入了推荐算法。它能够依据用户浏览和购买行为，准确地为用户提供更明智地推荐内容，拉近用户与商品之间的距离，为用户提供更佳的服务。
推荐算法是一种利用用户购买记录，基于某种权重等指标，运用数据挖掘和机器学习技术，对用户进行多次分析，最终给出可能的推荐内容的机器学习算法。
一般来说，亚马逊的推荐算法主要分为：交互行为分析、奖励分析和商品内容分析三大部分。交互行为分析用于识别用户的行为，根据用户的操作来发现用户的偏好，聚类用户现象，实现精准推荐。奖励分析是一种从影响用户采纳推荐结果上进行分析，总结出更有效的结果预测模型，增加用户的接受率或者满意度。商品内容分析则是根据影响用户采纳的兴趣侧重，分析各商品的描述特征，以及商品的覆盖性和重要性，实现更加精准的推荐。
通过引入推荐算法，亚马逊得以不断完善各自的服务，为消费者提供更为翔实的推荐内容，从而最终将用户与商品的距离拉得愈发近。
