得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。