本文探讨了如何基于Apriori算法建立一套强大的商品推荐系统，针对不同的用户需求量身定制，不同程度提高了产品的推荐效率和准确率。我们提出了一种基于用户购物历史数据和购物行为跟踪数据的商品推荐模型，包括关键步骤：挖掘频繁项集、评估规则兴趣度和生成推荐列表等。我们还综述了目前主流的推荐算法和如何对其进行实验评估。通过对实验数据的分析，结果显示我们的算法优于其他算法。我们相信本文对于建立具有商业价值的商品推荐系统有一定的参考作用。