作为信息过滤中的核心技术,推荐技术自提出以来因其有效性迅速得到商业界和学术界的青睐。同时,基于Hadoop的大数据分析框架也为电商平台提供了交易的性能保障。基于Hadoop的商品推荐系统,可以利用用户的历史数据,挖掘出商品之间的联系,从而减轻用户的搜索负担,促进用户的购买动力,为商品推荐系统提供持续、良好的用户体验保证。融入基于Hadoop的大数据分析框架,保证了用户和商品推荐系统之间交易的及时性,可以提升用户的体验,从而不断扩大商品推荐系统的声誉和影响力。通过对基于Hadoop的推荐系统的研究与分析的基础上,提出了基于逻辑回归的商品推荐算法,设计并实现了商品推荐系统。经对系统的需求分析,研究了商品推荐系统的目标需求,包括安全需求,分析预测需求和界面需求,详细阐述了商品推荐系统的功能需求,包括角色定义和功能划分。对商品推荐系统的具体功能进行了详细的描述。在系统设计阶段,对功能模块,数据库表及系统逻辑构架进行了详细的设计。在系统实现阶段,实现了商品推荐系统中的相关推荐模块,实现了商品推荐系统中的功能。通过对Hadoop大数据分析框架的研究,为商品推荐系统提供坚实的技术和性能保障。通过对推荐技术的研究,可以拉近商品推荐系统中用户与商品的距离,从而实现个性化。