【正文】 0億人民幣。 根據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站的運營 特征中國的電子商務(wù)網(wǎng)站可分為三類：平臺性質(zhì)的電子商務(wù)網(wǎng)站，以淘寶為典型代表，不存在倉儲、物流等服務(wù)，僅僅提供一個平臺讓更多的人在其中開店；服務(wù)型的電子商務(wù)網(wǎng)站，以當(dāng)當(dāng)、京東商城為典型代表，有自己的倉 儲、物流等；品牌型電子商務(wù)網(wǎng)站，銷售自己品牌旗下產(chǎn)品，一般為企業(yè)官網(wǎng)建立的電子商務(wù)網(wǎng)站，例如凡客誠品。淘寶禮物將收禮人細分為男人，女人，青少年，兒童和嬰兒五種類型，并且每種類型的人都有若干種送禮主題。 國內(nèi)推薦系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀如下： 豆瓣網(wǎng)（ 是一個 以圖書，影視和音樂 數(shù)字產(chǎn)品 推薦為目的的網(wǎng)站。 清華大學(xué)的邢春曉和高鳳榮等人針對傳統(tǒng)協(xié)同 過濾算法不能及時反映用戶興趣變化的問題，提出了兩種改進度量 :基于時間的數(shù)據(jù)權(quán)重和基于資源相似度的數(shù)據(jù)權(quán)重，在此基礎(chǔ)上將它們有機結(jié)合，將這兩種權(quán)重引入基于資源的協(xié)作過濾算法的生成推薦過程中，通過實驗證明改進后的算法比傳統(tǒng)協(xié)作過濾算法在推薦準(zhǔn)確度上有明顯提高 [15]。網(wǎng)站從 收禮人信息，送禮場合， 個性化定制，禮品分類等多方面向用戶進行禮品推薦。其特點是綜合了基于內(nèi)容過濾的推薦 和 協(xié)同 過濾推薦的優(yōu)點，同時支持兩種類型的推薦服務(wù) 。該系統(tǒng)既是一個個性化推薦研究的實驗平臺，也是 向人們推薦 感興趣電影的應(yīng)用系統(tǒng)，其不定期推出的 用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)為世界各國推薦 領(lǐng)域研究人員提供了原始的實驗數(shù)據(jù) [11]。 MovieLens是由美國明尼蘇達大學(xué)計算機科學(xué)與工程系 開發(fā)的研究型自動協(xié)同 過濾推薦系統(tǒng)，用于推薦電影 。通過比較相似項目表與每個用戶已購買和己評分的項目，系統(tǒng)整合比較結(jié)果將關(guān)聯(lián)度最高和最暢銷的項目推薦給用戶。協(xié)同過濾首先 計算用戶之間的相似度，然后將相似度最高的用戶作為北京郵電大學(xué)研究生畢業(yè)論文 2 最近鄰居， 最后 通過最近 鄰居用戶產(chǎn)生推薦結(jié)果。 在這種背景下個性化智能推薦服務(wù)（ Personalized Remender Services）應(yīng)運而生并迅速發(fā)展起來，它通過與用戶交互過程中獲取的信息推測用戶的興趣偏好，并根據(jù)用戶的興趣偏好推薦符合用戶興趣偏好的信息。 海量信息的同時呈現(xiàn) ， 一方面使用戶很難從中發(fā)現(xiàn)自己感興趣的部分 ， 另一方面也使得大量少人問津的信息成為網(wǎng)絡(luò)中的“暗信息” ， 無法被一 般用戶獲取 [2]。 關(guān)鍵詞： 禮品推薦 知識庫 相似度 個性化 搜索 北京郵電大學(xué)碩士研究生畢業(yè)論文 英文摘要 IV Knowledgebased Gifts Remendation System Design and Implementation ABSTRACT Personalized remendation system has been widely used in many fields, such as work products remendation, music remendation, movie remendation, etc. Remendation techniques include collaborative filtering, content filtering, knowledge discovery, etc. However, these remendations do not consider the influences that the knowledges in remended areas to the results, or the remended results isn39。第四章闡述了系統(tǒng)設(shè)計，包括系統(tǒng)整體功能設(shè)計和系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計。本文采用 AJAX 等技術(shù)設(shè) 計并實現(xiàn)具有良好用戶體驗的知識庫推薦用戶接口，采用全文檢索引擎工具包 Lucene 對禮品信息構(gòu)建索引并根據(jù)用戶的日志設(shè)計個性化的禮品搜索功能。 本人簽名： 日期： 導(dǎo)師簽名： 日期： 北京郵電大學(xué)碩士研究生畢業(yè)論文 中文摘要 III 基于知識庫推理的禮品推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 摘 要 當(dāng)今，個性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)商品推薦、音樂推薦、影視推薦等。 申請學(xué)位論文與資料若有不實之處，本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。 碩士研究生學(xué)位論文 題目： 基于知識庫 的 禮品推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 學(xué) 號： 085707 姓 名： 路衛(wèi)杰 專 業(yè)： 計算機科學(xué)與技術(shù) 導(dǎo) 師： 孟祥武 學(xué) 院： 計算機 學(xué)院 年 月 日 北京郵電大學(xué)碩士研究 生畢業(yè)論文 聲明 II 獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明 本人聲明所呈交的論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。 本人簽名： 日期： 關(guān)于論文使用授權(quán)的說明 學(xué)位論文作者完全了解北京郵電大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬北京郵電大學(xué)。推薦技術(shù)包括協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、知識發(fā)現(xiàn)等，但是這些推薦技術(shù)并沒有考慮推薦領(lǐng)域的知識對推薦結(jié)果的影響，或者推薦結(jié)果沒有通過與用戶的交互過程中得到完善和改進。 本文第一章介紹了推薦系統(tǒng)的研究背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及本文的研究路線方法和研究內(nèi)容。第五章詳細描述了系統(tǒng)實現(xiàn)中的關(guān)鍵問題和解決方案。t perfected or improved through the process of interaction with users. In view of the above problems, this paper proposed a remendation method based on knowledge base for gift remendation. First, knowledge base for gift is built after a series of researches, then initialized by gift specialists manually, and finally ajusted according to similarity which is calculated on the basic information of gifts. AJAX technique is introduced to achieve the user interface in order to supply good user experience， and Lucene, the fulltext search engine toolkit is also used to construct index for the gifts information and design personalized search function in accordance with the user39。 面對網(wǎng)絡(luò)信息量呈指數(shù)增長，如何從這浩瀚的海洋中取得所需要的 、真正有用的信息， 已成為廣大網(wǎng)絡(luò)用戶共同面臨的問題。個性化智能推薦服務(wù)不僅可以幫助用戶找到所需信息，而且通過個性化智能推薦服務(wù)，可以有效保留用戶，提高信息系統(tǒng)的吸引力和用戶的忠誠度 [3]。 Kuo R J, Liao J L和 Tu C提出了一個利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳 Kmeans 算法通過分析用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽路徑來獲取用戶偏好的方法。根據(jù)用戶己購買和己評分項目尋找相似項目的計算較快，它只依賴于用戶已購買和已評分的項目數(shù)量，采用在線方式進行。 MovieLens 是一個基于 Web 的推薦，系統(tǒng)通過瀏覽器方式進行用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)收集與推薦結(jié)果顯示，用戶使用更方便。 Ringo是 由 MIT 媒體實驗室開發(fā)的研究型協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)，用于提供 音樂推薦服務(wù)。 Google News是一個 為新聞領(lǐng)域 開發(fā)的個性化資訊平臺。 國內(nèi) 研究現(xiàn)狀 復(fù)旦大學(xué)的鄧愛林等 針對用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)極端稀疏情況下傳統(tǒng)相似性度量方法的不足 ,提出了一種基于項目評分預(yù)測的協(xié)同過濾推薦算法 ,根據(jù)項目之間的相似性初步預(yù)測用戶對未評分項目的評分 ,在此基礎(chǔ)上 ,采用一種新穎的相似性度量方法計算目標(biāo)用戶的最近鄰居 [13]。 北京航空航天大學(xué)的張光衛(wèi)等人 針 對傳統(tǒng)相似度 度量方法存在的不足 ,利用云模型在定性知識表示以及定性、定量知識 轉(zhuǎn)換時的橋梁作用 ， 提出一種在知識層面比較用戶相似度的方法 ， 克服了傳統(tǒng)基于向量的相似度比較方法嚴(yán)格匹配對象屬性的不足 。 注冊用戶可以對 所喜歡的 數(shù)字產(chǎn)品進行 15 分的評分，豆瓣后臺通過一定的 推薦 算法 向用戶進行推薦， 同時， 用 戶可以對數(shù)字產(chǎn)品進行評論， 并可以參考 其他用戶的評論作為推薦依據(jù)。另外還 有送禮場景包括生日送禮，嬰兒誕生，喬遷新居，愛意表達等。 20xx年電子商務(wù)在中國發(fā)展如火如荼。 當(dāng)當(dāng)網(wǎng) 已經(jīng)形成以圖書、化妝 品、家居、母嬰等為主的核心品類，并 于 美國東部時間 12月 8日在美國紐約證券交易所正式掛牌上市 。禮品作為電子商務(wù) 網(wǎng)站 中的特殊商品最具 個性化的需求。優(yōu)點是可以全面形象地描述用戶的送禮需求，通過禮品知識庫進行推理向用戶推薦準(zhǔn)確的個性化的禮品。然后對 其中 一部分禮品的北京郵電大學(xué)研究生畢業(yè)論文 5 知識庫進行人工初始化，并結(jié)合根據(jù)禮品基本信息計算出的禮品 綜合 相似度對禮品知識庫進行完善 。 主要研究內(nèi)容 本文的主要研究內(nèi)容為推薦系統(tǒng)在禮品推薦領(lǐng)域的應(yīng)用研究，本文采用了知識 庫推薦的方法，并結(jié)合禮品個性化搜索，最后根據(jù)知識庫的特點設(shè)計具有良好用戶體驗的推薦交互界面更好地 描述用戶的需求向用戶提供個性化的禮品推薦服務(wù)。 推薦交互界面的設(shè)計： 根據(jù)知識庫設(shè)計 具有 良好用戶體驗的 推薦 交互界面準(zhǔn)確 全面地 描述用戶的需求。 1. 基于用戶的協(xié)同過濾推薦 (CF U) 基于用戶的協(xié)同過濾 推薦技術(shù)是 目前 推薦算法實際 應(yīng)用中最為成功的個性化推薦技術(shù)， 在商業(yè)推薦系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。最后向用戶推薦其最近鄰居頻繁購買的 商品 。第二，協(xié)同過濾方法 存在計算規(guī)模問題 ,而如果降低計算復(fù)雜度 又會降低推薦質(zhì)量。其本質(zhì)上是一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 2. 基于新用戶的內(nèi)容過濾 新用戶進入后 ,系統(tǒng)提取用戶個性化特征 ,提取的方法一般有三種 ,一是問問題 ,二是通過注冊信息獲得 ,三是通過用戶行為進行提取。第二，商品屬性提取困難。 知識 發(fā)現(xiàn) ( Knowledge Discovery in Database KDD) 知識發(fā)現(xiàn)是 從數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、先前未知的、潛在有用的知識或信息模式的決策支持方法。這些知識的獲取有賴于知識庫的建立 ,使得數(shù)據(jù)挖掘的方法得到了巨大 的應(yīng)用 [21]。 數(shù)據(jù)挖掘 是知識發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。 2. 知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)缺點 優(yōu)點： 知識發(fā)現(xiàn)可以利用電子商務(wù)網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等信息提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量和推薦效率。許多程序設(shè)計語言 都支持利用正則表達式進行字符串操作 [24]。a39。ab39。abbbbbbbbbb39。（ 3）用來替換，比普通的替換更強大。北京郵電大學(xué)研究生畢業(yè)論文 9 執(zhí)行匹配所涉及的所有狀態(tài)都駐留在匹配器中，所以多個匹配器可以共享同一模式。這使得開發(fā)人員可以根據(jù)需要對它們進行擴展。 Lucene的目的是為軟件開發(fā)人員提供一個簡單易用的工具包，以方便的在目標(biāo)系統(tǒng)中實現(xiàn)全文檢索的功能，或者是以此為基礎(chǔ)建立起完整的全文檢索引擎。Lucene 以其開放源代碼的特性、優(yōu)異的索引結(jié)構(gòu)、良好的系統(tǒng)架構(gòu)獲得了越來越多的應(yīng)用。然后通過與原有索引的合并，達到優(yōu)化的目的。 面對已經(jīng)存在的商業(yè)全文檢索引擎， Lucene 也具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢。最后，轉(zhuǎn)移到 apache 軟件基金會后，借助于 apache 軟件基金會的網(wǎng)絡(luò)平臺，程序員可以方便的和開發(fā)者、其它程序員交流，促成資源的共享，甚至直接獲得已經(jīng)編寫完備的擴充功能。 所以，不必采用會中斷交互的完整頁面刷新，就可以動態(tài)地更新 Web 頁面。 2) 運用文檔對象模型 (Document Object Model)實現(xiàn)動態(tài)顯