【目的】针对电子商务中关联推荐的有效性,基于模糊粗糙神经网络提出了一种新的方法。【方法】该方法首先提出了个性化推荐模型,并根据关联规则给出了推荐算法流程。同时利用模糊粗糙神经网络对上述模型进行求解,通过计算模糊关联系数和模糊关联度来获得用户行为特征。【结果】利用仿真实验深入研究影响该方法的关键因素,结果发现:最小可信阈值和最小支持度取值越小,预测精度就越高。【结论】与其他算法相比,该算法能在一定的程度上较小预测的误差,使得推荐结果更加满足客户的需求。