本文研究的课题是目前仍未解决但关系到下一代电子市场发展以至成功与否的关键问题。 随着电子商务的发展，一些关键问题逐渐暴露出来。首先，面对全球数量庞大的在线企业，对一个现代企业来说，如何从大量的企业中选择适当的交易伙伴，成为十分棘手而且费时费力的工作，并且，往往以失败而告终。 其次，在Web上，广告也扮演着重要的角色，成为网上主要的收入来源和电子商务的一部分。当前，Web广告基本上与传统广告一样，不论页面的访问者是谁，显示的广告都一样。这一方面降低了广告的效益，另一方面，对用户来说，常常要忍受许多不感兴趣的广告。实际上，与人们面对广告时的烦恼成对比的是，真正有用而具有信息性的广告是乐于被人们接受的。因而，商务网站如何根据访问者的特征，发布具有针对性、个性化的广告，成为一个十分重要的研究课题。 第三，在Web环境中，消费者根据供应商发布的产品分类信息，浏览、比较并选择自己所需的产品。客户提出他的产品需求和偏爱；销售代理(Agent)搜索产品信息并建议满足客户要求的具体产品。这里，Agent如何根据产品分类信息搜索到用户真正所需的产品是问题的关键。 本文针对上述三个问题进行了深入地研究工作，所做的工作和取得的创新成果体现在以下几个方面：1.提出了智能请求和提供匹配模型IROMM，为在复杂的Web环境下，交易双方迅速地找到适当的贸易伙伴提供了一个有效的方法； 2.建立了个性化的广告服务模型PADSM，利用模糊推理，实现个性化的广告服务； 3.提出了基于层次约束满足的多属性决策算法HCSMDA，解决了Web环境下的产品搜索问题。 作者以论文工作为基础，于2004年申请的国家自然科学基金项目获得了资助(项目批准号60473091)。