商品信息的发布是企业进行网络营销的重要手段。如何将自己的商品推广出去，得到客户的认知，是关系到企业生存和发展的关键问题。互联网技术的迅猛发展给电子商务带来前所未有的商机，也带来无形的压力。随着Web2.0理念的推广和深入，个性化信息服务成为网上热点。它的出现使得信息的定制成为可能，用户可以根据个人的喜好选择信息频道，接受信息频道提供的信息服务。对B2C购物网站而言，也希望提供类似的商品信息服务。然而由于各种因素的限制，还不能针对任一消费者发布只属于他的商品信息；另外在发布形式上，也没有做到象频道一样可以随时更新。论文在“以客户为中心”的理念基础上，从用户的消费心理出发，对网络营销中的消费行为进行了深入分析，指出了现有B2C网站商品信息发布模式对消费行为的影响及不足之处，提出了商品信息发布与个性化相结合的解决方案，其目标是设计出可智能化地分析用户习惯和消费倾向、改善商家服务质量的商品信息推送系统。在对客户商品信息浏览行为进行有效分析的基础上，利用数据挖掘技术、Web信息获取技术和信息推送技术等对客户信息采集、客户消费倾向的确定以及推送的实现等环节进行了规划和探讨，并初步构造出集商品信息、厂商信息、商品知识等多种信息于一体的商品信息推送系统模型。在第四章对系统行为的分析中，如何对用户浏览行为进行有效的信息采集、如何对用户的消费倾向进行量化以及如何实现推送是研究的重点，提出了对“再次点击”和“深入点击”的行为统计，价格倾向和品牌倾向的计算以及推送的内容、数量和时机的确定方法等。这些从第五章的概要设计中也得到了较全面的体现。在电子商务领域，论文对于商品信息推送模式的研究和推送系统的分析与设计方法具有实践和应用价值，对于加快构建“个性化”网络的发展，提高信息服务水平具有一定的现实意义。