基于web20的个性化服务系统在电子商务中的应用分析

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1、Fl学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品，也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担.作者签名：钠刘宦年夕月2日屮商林建科毀丈曇学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件或电子版，允许论文被査阅或借阅。本人授

2、权中南林业科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文J本学位论文属于：1、保密口，在年解密后适用本授权书.2、不保密口。（请您在以上相应方框打〜作者签名:唸欣导师签名6年，月夕闭R年jj月剂日日期：随着信息技术的飞速发展，个性化的产品、个性化的服务逐渐成为电子商务的发展趋势之一。本文以文献推荐服务系统为实例，对个性化电子商务应用系统中用户建模中涉及到的技术进行了深入的研究；同时，使用知识发现技术进行了知识资源库的建立，最后提出了个性化电子商务文献推荐系统推荐服务模型。本文对电子商务个性化服务的

3、研究所做的主要工作有以下三个部分：首先，对课题相关技术进行了较为详细的阐述；其次，通过对目前的各种互联网信息系统进行分析，抽象出一个个性化服务系统的粗略的体系结构；在此基础上，从用户建模、领域资源库建立以及用户推荐等方面进行了深入研究。最后，在研究了文献推荐过程中应遵循的原则的基础上，提出了一个电子商务文献推荐个性化服务系统模型。应用用户建模形式化表示方法：基于向量空间模型的表示法、用户bookmark法等多种方法+XML技术对用户信息的收集和用户访问行为进行了实现；利用知识发现技术实现了XML领域知识资源库：然后，在此基础上对个性化电子商务文献推荐系统个性化用户推荐

4、部分进行了原型设计。本研究使用了J2EE+XML来完成个性化电子商务应用系统一性化文献推荐服务系统的原型设计：(1)用户建模：在用户行为搜集和信息资源的结构化描述基础上，从多角度、结构层次方面对用户的兴趣进行建模・(2)资源描述以及领域资源数据库的创建：针对领域建模，利用XML技术对个性化服务系统信息资源进行详细的结构化描述和基于XML的个性化信息资源数据库的建立。(3)电子商务个性化服务基于用户兴趣推荐模型的完成：根据用户兴趣模型的不同描述，从而实现个性化服务系统高效、准确地向用户提供所需资源。本研究仅限于一个个性化服务系统原型系统的设计，后期的研究主要侧重于商业系

5、统的重构设计与实现。关键词：电子商务;个性化服务;用户建摸;知识发现AbstractWiththedevelopmentofe-connnerce,personalizedproducts,personalizedservicegraduallybecomeoneofthedevelopmenttrendofelectroniccommerce.In-depthstudyoftechnologyapplicationsinpersonalizede-connnercerelatedtousermodeling.Onthisbasis,in-depthstudyofus

6、erbehaviorinformationcollectionandaccessbehavionFinaldesignaprototypeofe-commerceliteraturepersonalizedrecommendationsystem.Inthispaper,theinstituteofpersonalizedservicee-commercetodothemainworkhasthreeparts:First,detaileddescriptionoftherelevanttechnologytopics;Second,theuseofdataminin

7、gknowledgediscoverytechnologytodesigncoarse-grainedlevelofpersonalizedserviceusermodeling,namelytheassociationpatterns>Analysisoftwolevelsofgeneralusersandmembers,EstablishmentofaninformationspaceintheMemberlevel,Modelindexwereestablishedfordifferentgroups-Thisalgorithmeffectiv