良好的客户购买体验对提高电子商务平台的竞争力至关重要,国内外的电子商务平台越来越重视提高客户的购买体验。由于电子商务平台中的商品种类浩如烟海,因此,在电子商务平台中提供有针对性的商品推荐机制以帮助客户快速、准确地找到所需的商品是提升客户购物体验的重要手段。本文对语义词典、模糊逻辑在电子商务商品推荐中的应用进行了研究,提出了一种基于语义词典的电子商务商品推荐系统,以提高商品推荐的效率和准确性。本文的主要工作和成果如下:1.建立了电子产品商品推荐原型系统的语义词典,为客户购买商品提供语义搜索支持,并且使用语义相似度计算方法对语义词典中词汇语义相似度进行计算,为商品推荐提供了支持。2.研究了客户对商品满意度的表示方法。根据客户对商品不同属性的关注程度,提出了商品综合满意度的概念,并采用模糊逻辑算法给出了商品满意度的定量表达方法,为商品推荐提供支持。3.提出了一种计算商品综合满意度时确定各属性权重值的算法。综合满意度是指根据用户关注的商品的不同属性的满意度在商品推荐中所占的权重不同,对商品的各属性满意度进行加权运算得到的满意度值,所以确定商品各个属性在计算综合满意度时的权重值就非常重要。本文提出了一种确定商品属性满意度权重值的算法,通过该算法为各类商品建立推荐因素权重矩阵,用于计算商品的综合满意度。4.电子产品商品推荐原型系统的设计和应用模拟。依据以上研究结果,构建了一个电子产品商品推荐原型系统,并进行了模拟应用。