本文提出了一种有别于传统方法的、新颖的基于知识树的文档推荐算法，首先利用互联网资源构建基于词的知识树，然后运用EM算法不断用待分类的新文档自动更新知识树，使得词分类和文档分类结果同时达到最优，该算法不依赖于标注好的训练语料，是一种半监督的机器学习算法。在实际应用中，根据用户在移动互联网的互动行为，映射到知识树的相关分类，将同类的商品推荐给用户。在移动电子商务网络社区项目中，实验表明了该算法具有较高的执行效率，推荐结果的用户满意度约为83%。