推薦算法可以分為很多類型，其中常見的有協同過濾推薦、基於內容的推薦和混合推薦。協同過濾推薦是壹種基於用戶行為數據的推薦方法。它會尋找與當前用戶興趣相似的其他用戶，然後將這些用戶喜歡的產品推薦給當前用戶。基於內容的推薦是將商品的特性與用戶的興趣相匹配，通過分析商品的屬性、標簽等信息來推薦相關商品。混合推薦就是把各種推薦算法結合起來，提高推薦的準確率和效果。
除了推薦算法，購物網站還可以使用其他策略向用戶推薦產品。比如根據用戶的購買歷史和瀏覽行為進行個性化推薦，將自己可能感興趣的商品推薦給用戶。購物網站還可以利用用戶的社交網絡信息，如關註的商品、關註的品牌、關聯的用戶等，進行推薦。
綜上所述，購物網站在向用戶推薦商品時使用推薦算法，根據用戶的行為和興趣進行預測，從而提供個性化的推薦體驗。