中文摘要：

电子商务的快速发展使得网上店铺数量、在线交易用户数量和在线交易量爆炸式增长，电子商务服务数量随之急剧增多，为用户快速获得所需服务带来了巨大的挑战，通用搜索引擎对服务的搜索缺乏弹性和灵活性、且未考虑用户的个性化需求，这就需要研究可适性电子商务服务聚合（Service Mashup），搜集和集成多个服务源的数据和服务，根据用户个性化需求利用轻量级编程技术快速创建各种聚合服务，而借助于云计算基础架构Hadoop构建可适性电子商务服务聚合平台能够满足其对数据密集性和计算密集性的需求。本课题围绕可适性电子商务服务聚合展开研究，研究电子商务服务发现和聚合算法，提出电子商务聚合服务个性化推荐算法实现服务的可适性，设计和实现基于Hadoop电子商务服务聚合平台，为可适性电子商务服务聚合领域提供理论基石和技术支撑，为Hadoop在电子商务领域的应用起到示范作用，推动云商务的发展。

结论摘要：

本项目围绕可适性电子商务服务聚合展开了为其三年的研究，涵盖数据挖掘基础理论，服务聚合、推荐及其应用等方面，具体地，(1) 在数据挖掘基础理论方面，项目组在聚类分析和强相关多项集挖掘两个议题上取得了重要的理论突破，获得一批以Science特刊、IEEE Trans.和IJCAI为代表的高水平研究成果；(2) 在服务聚合、推荐及其应用方面，项目组在服务聚合与推荐、电子商务可信服务推荐、及服务推荐应用系统三个议题上做了大量应用驱动的研究工作，取得一批以SIGKDD和高影响因子SCI期刊为代表的高水平研究成果。项目成果提升了高维稀疏表示的服务聚合质量、及服务推荐准确度和可信度，基于项目的理论研究成果，面向智能交通和电子健康领域展开应用研究，分别研制出载客路线推荐服务和医疗预警服务原型系统各1套。本项目所取得的成果可归纳为以下几个方面(1) 在国内外重要期刊上发表论文13篇，其中SCI检索8篇；(2) 在国际会议上发表论文19篇，包括2篇数据挖掘顶级会议SIGKDD和1篇人工智能顶级会议IJCAI；(3) 申请专利10项，获得授权4项国家发明专利；(4) 承办大型国际学术会议2次，分别为ADMA2012和WISE2013；(5) 培养研究生12名。