近年来,电子商务平台发展迅速,商家规模的日益增大和商品数量的与日俱增给用户提供了更多选择,但与此同时也为用户增加了更多的认知负担。每个平台对商品知识的描述有着各自的标准,将大量并未反映用户认知需求的商品属性作为元数据描述展现给用户,并且商家都依据自己的理解形成商品知识内容,商品知识的呈现质量参差不齐。一方面由于并未突出用户普遍关注的商品属性焦点,降低了用户在线购物决策的效率,另一方面由于编辑商品知识的独立性,造成了电商行业运营成本的大幅增加。因此,本文基于用户对商品相关信息的共同关注,结合用户不同程度的需求,以商品属性及评价等形式进行分层次表达,构建用户认知框架,并以此来重构商品的元数据体系,在此基础上,根据用户认知框架将多源商品知识融合,去除矛盾和冗余知识,为用户的在线购物决策提供高效率的知识服务。本文首先梳理了国内外对于在线购物决策中的知识信息需求、商品信息元数据和商品知识融合实际应用方面的研究现状,并介绍了本文的理论基础,即用户认知、知识表示和知识融合相关理论;然后探讨面对在线购物决策时,用户认知框架的影响因素、构成要素、以及分析方法;在此基础上,基于用户认知框架对商品知识进行知识融合处理,包括框架表示法的用户认知框架知识表示、多源商品知识信息采集与预处理、多源商品元数据体系与用户认知框架的语义映射,以及冲突和互补型商品知识融合;最后以数码相机为例,对基于用户认知框架的商品知识融合模型进行实证分析。本文基于用户认知框架的商品知识融合模型的研究,能够建立电商平台商品的元数据标准规范,还可以针对用户的共同认知和认知需求构建用户认知框架,满足用户的不同认知需求,并为用户提供统一、正确的商品知识,更新个体认知框架,从而推动用户的购买决策行为。