在电子商务推荐系统的实施和应用过程中,出现了一些关于系统结构和推荐过程的普遍问题,如:推荐系统的可扩展性差,二次开发代价大;生成推荐的过程反复进行等.该文从过程模型、体系结构等方面对电子商务推荐系统和推荐过程进行了研究.主要工作成果为:首先,该文提出了一个通用的电子商务推荐系统的推荐过程模型GER-Process.GER-Process以原始需求为初始输入,以推荐结果为最终输出,包括七个主要阶段:需求定义、数据理解、数据准备、建模、推荐策略配置、推荐策略评估、推荐策略部署.GER-Process提供了推荐过程的标准流程;为系统的实施者和参与者提供了沟通和交流的平台;为电子商务推荐系统的构造提供指导和建议.基于GER-Process过程模型,提出了一个通用的电子商务推荐系统的开放式构架OARs.OARs具有良好的开放性;能同时支持多种推荐功能;支持完整的推荐管理功能和统一的推荐管理平台.OARs由推荐引擎OAR-Engine和推荐管理器OAR-Manager两部分组成,前者明确了推荐引擎和商务系统的关系,保证构架简洁通用;后者基于操作序列,主要提供了对推荐算法、推荐模型和其它相关元素的管理.最后,该文设计并实现了电子商务推荐系统ECMiner.ECMiner基于GER-Process推荐流程开发,遵从OARs框架,主要具有以下特点:提供了多个推荐模型、推荐算法等的管理平台;与电子商务应用系统相互独立,保证了系统的实时性;可以生成多种推荐;定义了通用的、基于XML的应用系统会话标准.ECMiner在实际商业系统的应用效果和后续的功能开发验证了GER-Process和OARs框架的可行性.