1、“.....信息获取的工具和方法越来丰富，在更方便的为用户提供越来越多信息和服务的同时，其结构和内容越来越复杂，在海量信息中，用户及时准确地获得所需要的信息也更加困难。 海量信息的同时呈现，方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的暗信息，无法被般用户获取。 面对网络信息量呈指数增长，如何从这浩瀚的海洋中取得所需要的真正有用的信息，已成为广大网络用户共同面临的问题。 首先，由于很难准确描述出需要的信息的特征，用户常常会面对大量的信息而束手无策，迷失在大量的信息空间中其次，信息系统单纯依靠提供的检索方式，往往不能满足用户描述检索条件的需求，找不到描述信息需求的方式......”。

2、“.....用户每次获取信息，都要输入大量烦琐的检索条件，而信息系统不能通过服务历史和服务过程掌握用户需求，信息系统不能产生对用户持久的吸引力。 在这种背景下个性化智能推荐服务应运而生并迅速发展起来，它通过与用户交互过程中获取的信息推测用户的兴趣偏好，并根据用户的兴趣偏好推荐符合用户兴趣偏好的信息。 个性化智能推荐服务不仅可以帮助用户找到所需信息，而且通过个性化智能推荐服务，可以有效保留用户，提高信息系统的吸引力和用户的忠诚度。 研究现状国外研究现状在推荐用户模型方面，常用的用户建模技术有向量空间模型用户评价矩阵，以及机器学习技术。 在推荐算法方面，协同过滤是应用最广泛的个性化推荐技术......”。

3、“.....然后将相似度最高的用户作为二〇〇九年九月十九日星期六最近邻居，最后通过最近邻居用户产生推荐结果。 ,和提出了个利用神经网络和遗传算法通过分析用户在电子商务网站的浏览路径来获取用户偏好的方法。 各种挖掘技术如关联规则挖掘聚类挖掘等被应用于日志的分析中，以提高推荐系统的精度。 推荐系统是由，和主导开发的集研究与应用于体的推王均波，协同过滤推荐算法及其改进研究，硕士学位论文，重庆重庆大学，张巍，刘鲁，葛健，种基于粗集的协同过滤算法，小型微型计算机系统朱岩，林泽楠，电子商务中的个性化推荐方法评述，软科学研究成果与动态，年第期，王艳，景韶光，李雪耀，于军，基于分类方法的内容过滤推荐技术......”。

4、“.....年期二〇〇九年九月十九日星期六硕士研究生学位论文题目基于知识库的礼品推荐系统的设计与实现学号姓名路卫杰专业计算机科学与技术导师孟祥武学院计算机学院年月日二〇〇九年九月十九日星期六独创性或创新性声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中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我同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。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任......”。

5、“.....即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存汇编学位论文。 保密的学位论文在解密后遵守此规定非保密论文注释本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名日期导师签名日期二〇〇九年九月十九日星期六基于知识库推理的礼品推荐系统的设计与实现摘要当今，个性化推荐系统已经在很多领域得到了应用，如网络商品推荐音乐推荐影视推荐等......”。

6、“.....但是这些推荐技术并没有考虑推荐领域的知识对推荐结果的影响，或者推荐结果没有通过与用户的交互过程中得到完善和改进。 鉴于以上问题，本文针对礼品推荐领域提出了基于知识库的推荐方法。 首先在调研了礼品信息和礼品赠送知识后构建礼品知识库，然后礼品专家通过人工方式对礼品知识库进行初始化，最后系统根据礼品的基本信息计算出礼品综合相似度对礼品知识库进步完善。 本文采用等技术设计并实现具有良好用户体验的知识库推荐用户,接口，采用全文检索引擎工具包对礼品信息构建索引并根据用户的日志设计个性化的礼品搜索功能。 本文第章介绍了推荐系统的研究背景和国内外的研究现状以及本文的研究路线方法和研究内容......”。

7、“..... 第三章描述了系统的需求分析，包括任务概述需求规定以及运行环境的规定。 第四章阐述了系统设计，包括系统整体功能设计和系统整体架构设计。 第五章详细描述了系统实现中的关键问题和解决方案。 第六章对系统进行功能测试和性能测试。 第七章是工作总结和进步的展望。 关键词礼品推荐知识库相似度个性化搜索二〇〇九年九月十九日星期六,台服务器上压力测试工具压力测试样例并发执行组请求，每组执行次，共同时并发执行次节日推荐场合推荐收礼对象推荐个性化推荐压力测试结果分析图压力测试结果聚合报告如上图所示，压力测试结果聚合报告。 次请求的平均响应时间为，平均每秒发送字节......”。

8、“..... 二〇〇九年九月十九日星期六图压力测试结果分析图如上图所示，压力测试结果分析图。 次并发请求的进入响应时间为，平均响应时间为，最大响应时间为。 小结本章主要从功能和性能两方面对系统进行测试。 功能测试包括节日场合推荐测试，收礼对象推荐测试，个性化推荐测试，礼品浏览推荐测试和礼品搜索测试。 经测试，系统推荐功能符合测试的预期目标。 性能测试对系统的性能进行压力测试，经过测试，系统的性能达到了预期目标。 二〇〇九年九月十九日星期六第七章结束语工作总结本文将知识库引入礼品推荐系统中，调研礼品赠送知识并据此构建礼品知识库，通过礼品专家的知识对礼品知识库进行初始化......”。

9、“.....同时根据用户的日志记录分析用户的搜索偏好设计并实现个性化的礼品搜索功能。 最后设计具有良好用户体验的推荐交互界面，从节日场合推荐收礼对象推荐和收礼人描述推荐三个方向向用户提供礼品推荐功能。 本文将知识库引入推荐系统的做法在国内比较新颖，目前国内只有当当网较早设计并实现了礼品推荐频道，而淘宝网也是刚刚推出了礼品推荐频道。 本文在第章简明地阐述了基于知识库的礼品推荐系统的研究背景研究现状研究意义以及本文工作要实现的目标路线和任务，第二章简要介绍了三种主流的推荐技术和本系统设计实现所涉及到关键技术，第三章介绍了基于知识库的陈华，李仁发，刘钰峰，练琪，个性化搜索引擎推荐算法研究，计算机应用研究......”。