随着电子商务的迅猛发展,物流配送的效率显得越来越重要,用户如何更高效、更廉价地选择并使用适合自己的物流服务提供商已经成为用户颇为关心的一个问题,因此,如何设计有效的推荐机制帮助用户更方便地选择物流服务提供商具有一定的实践意义,并可以从一定程度上提高物流配送的效率及用户对于物流服务的满意度,本文正是基于此背景,结合个性化推荐技术及多agent技术的特点,设计了物流服务提供商的自动化推荐策略及对应的系统平台,使得在充分了解用户或物流提供商相似性的基础之上,为用户推荐合适的物流服务提供商。首先,分析了物流服务提供商推荐的研究现状,指出了该领域的研究目前存在的一些问题,并分析了个性化推荐中所包含的一些核心技术,分析了已有的相似性计算方法存在的局限性及一些基本的推荐算法存在的不足。针对于物流服务提供商推荐的需求,构建了带有权重特性的物流服务提供商评价体系,设计了综合相似性的计算方法、用户兴趣度的预测方法及混合型的推荐算法,为用户及物流服务提供商分别设计了相似性的计算方法,并为不同的用户设计了不同的推荐策略,然后,分析了该推荐算法相对于一些其它推荐算法存在的优势,并分析了如何利用多agent框架及其它技术实现该推荐系统。最后,对论文中尚未解决的问题进行了总结,并对后续的研究进行了展望。