当今社会随着网络的发展和移动平台的应用，移动端的应用需求大量增加，数据需求增长迅猛，但是数据的相关处理却不能及时同步，因此产生了数据过载等情况。而推荐系统能够有针对性的处理这些难题，推荐算法则是系统中最重要的核心，一个推荐算法的优劣很大程度上影响了系统的运行效率。传统的几种推荐方式各自在某些方面存在一些局限性，而GRU同时考虑了时间的影响和item的特征，所以相比于传统的其他几种推荐方法表现会更好。同时通过结合一些矩阵分解的方式来进一步优化算法，以达到更好的效果。研究GRU算法在基于Session的推荐系统中的应用及优化方案，可以带动目前各主流电商等平台中相关技术的更新，对商家的销售策略制定提供强有力的数据支撑，对经济起到积极的刺激和推动作用。主要是对GRU算法在基于Session的推荐系统中的应用和优化进行分析和研究，以供相关专业人士进行参考和借鉴。