无线移动通信技术和移动终端的发展为人们的生活带来了极大的改变,移动商务因为能在移动中实现随时随地的交易并提供服务而得到重视和快速发展。在移动商务中基于定位的服务(Location-Based Service, LBS)被认为是一项杀手锏级的应用,然而即使在LBS中用户仍然面对着信息过载的问题,同时移动中用户的时间和精力、环境、移动终端显示屏等方面的限制使得这一问题更加严重。推荐技术可以有效地解决用户信息过载的问题,并增加网站的粘度和交叉销售能力,但是传统电子商务中的推荐技术不能直接平移到移动商务中,因为移动商务和传统电子商务相比有很多特征和差别。首先,移动商务的位置相关性、紧急性和随时随地访问等是其独特的价值所在;其次在技术、服务特性和商业模式两者也存在很大差异。这些差异决定在移动商务中推荐算法必须满足一些特殊的要求:对用户兴趣变化反应快,能处理短期兴趣;能处理变化很大的项目属性,对位置敏感;无用户冷开始问题。从这样的要求出发,本文将推荐看作一种了解用户兴趣、缩小可选空间并帮助用户决策的过程。从决策的角度考虑,推荐就是在有限个可选的项目中选择一个适合用户需要的项目,而且每个项目都由多个属性所构成,这样推荐问题就可以转化成一个多属性决策的问题来解决。本文采用基于案例的模型表示方法并对其加以修改以适应移动商务中推荐的需要。在此基础上本文利用TOPSIS方法的思想构建了基于定位的个性化推荐算法。为测试该推荐模型、推荐算法的可行性及其效果,本文设计实现了一个移动商务中基于定位的个性化推荐测试系统,通过模拟在移动应用环境下为用户推荐合适的酒店房间来实际验证推荐算法。试验结果表明,本文所构建的基于定位的个性化推荐算法能够满足移动商务中应用的需要,即对用户偏好敏感,能处理用户的短期兴趣,能处理变化很大的项目属性,对位置敏感。测试结果表明该算法具有较高的推荐精度。