文档介绍：摘要质量和强实时性要求的分布式电子商务智能推荐系统的研发提供理论方法基础。推荐知识网格服务社区,分别研究了基于知识的电子商务智能推荐原理方法;研法;在讨论知识获取一般原理方法的基础上,重点探讨了商品知识和用征熵的产生方法;最后采用窬缡迪滞萍鱿低持型萍霾呗缘淖允视π浴源统一表示的方法,设计了资源操作语言,对实现语义交互环境的关键技术,特别是基于语义的服务匹配和基于知识的工作流计划技术进行了深入的研探讨。关键词:电子商务,智能推荐,知识网格,服务社区,语义网格现有电子商务推荐系统不能满足网络条件下大规模电子商务推荐的需求,知识网格技术、语义本体论和电子商务推荐技术的结合,可以满足网格条件下商品知识、用户需求知识和推荐知识的有效获取、聚合和智能推荐协同工作的要求。通过对基于知识网格的电子商务智能推荐的理论与方法进行研究,为大规模、高本文将基于知识网格的电子商务智能推荐理论方法研究分为三级结构:基于知识的电子商务智能推荐系统、电子商务智能推荐知识网格、以及电子商务智能究设计了电子商务智能推荐知识网格模型,研究设计了电子商务智能推荐知识网格服务杜区的结构、生成和组织机制以及自组织优化算法。论文主要研究内容如下:相关理论分析与评述。主要阐述了语义幕纠砺郏窦际醯淖钚路展,国内外主要流派关于语义网格和知识网格的基本思想、理论、技术和方法。分析了电子商务推荐系统的概念,基于内容过滤和基于协同过滤的推荐技术,以及推荐系统中涉及的数据挖掘技术。基于知识的电子商务智能推荐原理方法研究。研究设计了系统的逻辑框架及其工作原理;结合电子商务推荐领域本体墓建,研究了推荐系统中用户知识、商品知识、规则知识和案例知识统一表示的方户知识的获取方法;研究了本体推理、规则推理和案例推理三种推理机制,设计了用户需求语义相似度算法,探讨了推荐结果基于语义相似度和商品特电子商务智能推荐知识网格模型研究。研究设计了电子商务智能推荐知识网格的层次模型和基于服务的架构,探讨了资源空间模型和资究,最后对知识搜索服务、知识发现服务和知识聚合服务的实现进行了电子商务智能推荐知识网格服务社区研究。研究了服务社区的基本原理、结构、生成和组织机制,设计了服务社区基于语义的关键路由算法以及服务社区自组织优化的算法。武汉理工大学博士学位论文
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签名:⒗踩掌冢罕且』旦独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构学位证书而使用过的材料。与我一起工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:
第滦髀研究意义粗泄镆逋裣钅縫谑紫ḿ抑罡鸷Q芯吭钡拇煜掠砂烁电子商务规模的迅速增长在给用户带来更多选择机会的同时,也使得用户搜索所需商品的成本越来越高,一方面用户拥有越来越多的信息,另一方面用户被大量的信息所淹没,变得不知所措。电子商务推荐系统可以向用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,满足用户个性化的需求,将用户从浏览者转变为购买者,通过网站与用户的互动提高了用户的忠诚度,从而增加企业的效益,同时将用户从繁重的搜索任务中解脱出来。目前几乎所有的大型电子商务网站都不同程度地使用电子商务推荐技术,比如、蚫取9谕在电子商务推荐技术和系统的研究方面已取得较多的理论和应用成果。美国计算机学会昕J颊倏5牡缱由涛裱刑只嶂校泄氐缱由涛裢萍鱿低的研究文章占很大比重。较有影响的系统有:研究中心提出的送萍鱿低常籑大学开发的自动协同过滤推荐系统用于新闻组信息推荐,送萍鱿低秤糜赪的形式的峁┑缬巴荐;而大学数字图书馆课题组开发的基于内容过滤和协同过滤的复合型推荐系统糜赪页面推荐【”。我国电子商务推荐技术及系统研究相对国外差距较大。目前我国电子商务推荐系统所使用的技术主要是查找或检索。相对狭义的推荐技术而言,查找或检索技术存在着自动化程度低、主动性差、个性化程度低和实时性差等缺点知识网格是一个智能互联环境,它能使客户有效地获取、发布、共享和管理知识资源,并为客户提供所需要的知识服务,辅助实现知识创新、协同工作、问题解决和决策支持【。同时知识网格利用底层网格技术在资源整合和调度方面的特有能力,能够有效解决复杂推理和计算方面的效率问题【俊VJ锻裨诠谕均有较成功的应用案例,比如我国的