我国的室内木质门产量居世界第一,随着信息化和工业化的融合,室内木质门行业进入高速发展阶段并迎来新的机遇。销售模式由传统的“线下销售”模式转变为“线上引流,线下服务”模式。但是,互联网在助力销售的同时也存在信息过载的问题。本文将内容推荐算法应用于室内木质门的线上推荐,有利于提高室内木质门线上推荐的准确性,优化室内木质门用户的个性化推荐体验,实现木门企业的精准营销。本文对室内木质门的线上推荐功能进行分析,结合常用推荐算法的原理和优缺点,明确了内容推荐算法可以有效满足室内木质门个性化推荐的准确性需求。本文使用SSM（Spring,SpringMVC,MyBatis）框架开发室内木质门个性化推荐平台,根据内容推荐算法的基本原理,对室内木质门进行结构化特征提取,采用Euclidean Distance计算用户和商品之间的相似度,通过相似度值的升序排列得出用户的室内木质门推荐结果。本文的主要研究内容和成果如下:（1）从综合电商、垂直电商、官方网站和设计平台四类线上销售引流平台的室内木质门筛选目录和推荐功能进行分析,根据内容推荐算法的原理和室内木质门的相关标准,从类别、造型、材料、功能、颜色、风格、涂饰和非木质零部件8个层面对室内木质门进行全方位的特征提取,得出一套全面实用的室内木质门特征图谱。（2）对用户进行室内木质门购买和推荐需求的问卷调查,根据用户购买次数少、客单值高和专业知识薄弱的特点,整理出室内木质门个性化推荐的需求,使用SSM框架开发出一个室内木质门个性化推荐平台。平台通过记录用户交互行为得出用户的兴趣特征向量,采用Euclidean Distance计算相似度,得出用户的室内木质门个性化推荐列表。（3）对平台进行功能性测试,邀请100位用户使用本文构建的推荐功能并对结果进行评分。在10分钟测试时间内,用户使用内容推荐功能提高了 32.6%的购物车添加率,为室内木质门的推荐打下良好的基础。搜集用户兴趣特征数据,统计出18个用户兴趣较高的特征,并总结出81款具有销售推广价值的室内木质门,平台数据可为木门企业的设计和销售提供依据。