基于 LBS模式的電子商務關鍵技術研究 LBS (Location-Based Services)即移勱位置服務，原理是：通過移勱通信網，來 獲取移勱用戶的位置信息，具體包括經緯度坐標等能標識用戶位置的信息，根據已經 獲得的信息在參照電子地圖的標識下為用戶提供所需相應服務的一種增值業務。 LBS介紹 KDDI聯合 NAVITIME開發 了步行導航 EZNaviWalk Sprint PCS推出了基于 GPSONE技術的定位業務 2001.10-美國 2001.12-日本 中國移動首次開通位置服務，“我 /你在哪里” 2002.11-中國 2009.3-美國 商業模式 移動智能終端、信息傳送技術 GIS系統、定位技術 LBS市場潛在商機 位置 內容資訊 以位置為核心的產品服務 新聞咨詢 本地消息 商情咨詢 衣食住行 吃喝玩樂 游戲 動漫 視頻 音樂 電子書 SNS 微博 商旅服務 移動搜索 電子商務 地理導航 未來基于 LBS的產品 基于 LBS的電子商務 關鍵技術 選題依據 研究內容、研究目標 研究方案 研究進度計劃和條件保障 目錄 研究的背景 傳統商務 1 電子商務 2 便攜性 信息檢索和顯示的能力上受到制約 移動性 用戶選擇和閱讀的時間上受到制約 “高效、個性 ” 移動商務 3 信息量小信息正確 基于 LBS信息推送算法 正確 的時間 正確 的地點 把 正確 的位置信息以及與位置相關的其他信息 發送給 正確 的人 LBS 電子商務推薦系統 /算法 研究的意義 高效的個性化的信息推送算法，使得信息的推送變得更具有靈活性和精準性、更加符合用戶個性化的需求，對用戶具有導購性，使瀏覽者轉化為購買者，高效的信息有利于增強用戶對移勱終端的黏性，進而可有效改善移勱電子商務環境，從而創造更多更大的商機。 技術 市場 價值 國內外研究現狀 環境敏感的推薦系統 電子商務個性化推薦系統 多屬性決策理論與方法 電子商務推薦算法 是利用電子商務網站向用戶提供產品信息和相關建議，幫助用戶決定購買什么產品，通過模擬銷售人員幫助用戶完成購物過程的系統 。 Firefly、 Frictionless Commerce、 Ringgo 是電子商務推薦系統的核心 。 基于關聯規則的推薦算法，基于內容的推薦算法、協同過濾推薦系統算法。 隨著移動計算和移動電子商務 的發展而提出的。環境定義為能夠用來刻畫一個實體情況的任何信息。 Wan-Shiou Yang,Hung-Chi Cheng和 Jia-Ben Dia為移動購物環境構造了一個位置敏感的推薦系統。 是指在考慮多個屬性的情況下，選擇最優備選方案或進行方案排序的決策問題。 ELECTRE法、 AHP法、 MAVT法、 TOPSIS法 國內外研究現狀 選題依據 研究內容、研究目的 研究方案 研究進度計劃和條件保障 目錄 選題的研究內容 信息分類模型 電子商務推薦系統 地點場景分析 環境敏感推薦系統 移動電子商務和 LBS的特點 移動信息分析 理論 用戶需求分析 需求 用戶興趣模型 模型 舊算法的改進、新算法的設計 算法 您目前所在地 系統 研究的目的和擬待解決的關鍵問題 研究的目的： 實現信息的準確推送 擬待解決的關鍵問題 1 2 3 4 需求 模型 算法 系統 準確 （ exactly） 合理 （ reasonablely） 高效 （ efficiently） 簡單 （ simplely） What？ How？ 選題依據 研究內容、研究目的 研究方案 研究進度計劃和條件保障 目錄 研究思路和技術路線 論 文 研 究 背 景 介 紹相 關 領 域 研 究 成 果 介 紹用 戶 位 置 和 需 求 分 析用 戶 興 趣 模 型 構 建 個 性 化 推 薦 算 法 設 計系 統 設 計 和 實 驗 測 試1 . 移 勱 電 子 商 務 介 紹2 . L B S 介 紹1 . 電 子 商 務 推 薦 系 統2 . 電 子 商 務 推 薦 算 法3 . 環 境 敏 感 推 薦 系 統4 . 多 屬 性 決 策 理 論影 響 用 戶 需 求 興 趣 的 多 屬性 分 析通 過 多 屬 性 決 策 方 法 構 建模 型1 . 系 統 設 計2 . 實 驗 設 計3 . 結 果 分 析背 景研 究理 論研 究需 求分 析模 型構 建算 法設 計系 統實 驗根據本文的研究內容，本文整體的研究流程如圖所示： 選題依據 研究內容、研究目的 研究方案 研究進度計劃和條件保障 目錄 研究進度計劃 系統設計和測試 核心算法設計 需求分析、模型建立 背景和相關理論研究 2011年 8月 2011年 10月 2011年 6月 2011年 7月 2011年 4月 2011年 5月 2011年 1月 2011年 3月 2011年 11月 論文修改、完善 條件保障 （ 1）行業知識：從本科開始以來，對電子商務和移勱電子商務行業的長時間關注和研究。 （ 2）建模基礎：學習過運籌學、工程數學相關的理論的專業知識，對數學建模方法、數據挖掘都有一定認識。