北京一家电子商务类公司，其拥有一个大型法律资讯网站，致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，并为律师与律师事务所提供卓有成效的互联网整合营销解决方案。

    随着网站访问量增大，其数据信息量也在大幅增长，如海量的用户法律咨询信息、大量入驻的律师及律师事务所信息。针对一般用户来说，在面对大量信息时，可以通过网站提供的站内搜索的方式来对感兴趣的信息进行关键字搜索。然而当用户自身对问题不是很明确时，其搜索的关键字就会宽泛，这样搜索出来的结果也会很多，此时用户的信息获取效率明显不会比非搜索关键字的方式来的更高。面对此种用户无法及时从搜索结果中获得自己需要的信息的情形，网站方面的处理措施显得很无力。此时，就迫切需要一种不同于搜索引擎的方式来使用户在短时间内就可以找到自己需要的专业法律信息，从而较减少用户流失，避免对企业造成损失。

    针对上述问题，该电子商务网站采取了基于热点和内容的推荐，在一定程度上缓解了用户在面对大量信息时，快速找到感兴趣的信息的问题。但是这些推荐措施，使得每个用户推荐的内容都是相同的，并没有考虑到每个用户的独特性。鉴于此，可以适度引入个性化推荐算法，利用网站海量的用户访问数据，研究用户的兴趣偏好，改善用户浏览体验，为用户提供个性化法律信息推荐服务，增加用户黏度，减少用户流失。