随着物联网技术的发展,物联背景下的商品售卖越来越普及,对商品推荐的需求也越来越强烈。但传统的物联售货模式,存在商品购买过程不方便、管理运维成本高、商品推荐难度大等问题。本文基于上述存在的问题,设计并实现了无人售货系统及其推荐引擎。无人售货系统实现物联售货功能并对商品和自动售货机设备进行统一管理。推荐引擎实现物联背景下的商品推荐,使用户能够准确获取想要的商品。无人售货系统采用前后端分离的设计模式。由客户端和物联云平台两部分构成。客户端使用微信开发者工具进行开发,并基于MVC框架进行软件架构的构建。实现扫码识别、i Beacon搜索、用户认证、商品呈现及物联云平台对接等功能。物联云平台基于Nginx服务器、Springboot框架及Netty框架进行开发。基于Nginx服务器实现安全网关和负载均衡。基于Springboot框架搭建后台服务器,实现用户认证、交易支付、商品信息管理等业务服务功能。基于Netty框架搭建长连接服务器,实现设备对接、设备信息管理、设备控制、设备消息回传等设备服务功能。推荐引擎包括人机交互、结构化表征、推理决策、数据存储四个功能模块。其推荐算法基于回答集编程（Answer set Programming,ASP）进行设计。并以口红商品售卖为例,对推荐算法的实现进行详细论述。推荐引擎提供人机交互接口帮助用户输入信息,并通过框架知识表示法将输入到推荐引擎的信息做数据统一规范并提取结构化后的信息,依据回答集编程的语法规范将提取的信息表征为回答集语句,添加到推理决策模块中进行推理求解。当推荐引擎完成商品推荐功能后,会在事实库中找到最适合用户的商品,然后去数据库中获取商品的详情信息,并将其呈现给用户。本文最后对无人售货系统进行上线部署,并将无人售货系统和推荐引擎的相关功能界面进行展示。结果表明,本文构建的无人售货系统提高了用户的商品购买体验并有效地对自动售货机设备及其商品进行运维管理。构建的推荐引擎有效提高了物联背景下商品推荐的效果,解决物联场景下商品种类单一、商品样本量小带来的推荐困难问题。