要创建一个商品推荐系统，您可以遵循以下步骤：
数据收集：收集有关用户和商品的数据，这些数据可以包括用户的购买记录、浏览记录、评分等信息。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、归一化处理，确保数据质量，同时可以使用特征工程的方法提取更有意义的特征。
选择推荐算法：根据您的需求和数据的特点选择适合的推荐算法，常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
模型训练：使用选定的推荐算法对数据进行训练，并优化模型参数以提高预测准确性。
模型评估：评估训练好的模型性能，可以使用一些评估指标比如准确率、召回率、覆盖率等来评估系统的推荐效果。
部署上线：将训练好的模型部署到线上环境，实现实时的商品推荐功能。
持续优化：基于用户反馈和系统数据，不断优化推荐系统，提升用户体验和推荐效果。
以上是实现商品推荐系统的一般步骤，您可以根据具体情况进行调整和优化。如果您对特定的推荐算法或工具有更多的需求，欢迎进一步咨询。