为电商网站编写商品推荐算法。
- 用户浏览历史数据：用户A浏览了商品1，商品2，商品3
- 商品信息数据：商品1的类别是数码产品，价格是1999元；商品2的类别是家电产品，价格是899元；商品3的类别是服装，价格是399元。
可以使用基于内容的推荐算法。对于用户A，根据其浏览历史数据，我们可以将其浏览过的商品的类别作为用户的偏好标签，根据标签对其他商品进行推荐。具体步骤如下：

1. 对商品进行特征提取，包括类别和价格。
2. 将类别进行独热编码，得到类别向量，例如商品1的类别向量为[1, 0, 0]，表示数码产品。
3. 计算用户偏好标签向量，即用户浏览历史数据中所有商品的类别向量之和，例如用户A的偏好标签向量为[1, 1, 1]，表示用户A偏好数码、家电和服装产品。
4. 计算其他商品与用户的偏好标签的相似度，例如商品4的类别向量为[1, 0, 1]，则其与用户A的偏好标签的相似度为2。
5. 根据相似度从高到低排序，推荐相似度最高的商品给用户A。

需要注意的是，该算法仅考虑了用户的偏好标签，没有考虑其浏览行为的时间信息和其他因素。可以在算法中加入时间衰减因子或者协同过滤算法等来提高推荐的准确性。