本论文提出一个具备本体论(ontology)自动分类的多代理个性化信息服务系统；提供一个自动化的机制，用自动建构的本体论知识结构对来自于网络的大量信息予以分门别类，同时根据用户关注的信息领域和兴趣爱好，对分类的文档进一步过滤，最终让使用者按照自己的习惯准确地从系统中获取所需要的信息。 本系统包含两个核心子系统，第一个是基于本体论的自动化分类子系统。本文提出了一个可以自动建立本体论的方法，利用自动构建的本体论知识，将文件合理地自动分类。这个研究利用Tagger和WordNet将代表句子意思的特征(feature)提取出来。再利用本论文所提出的虚拟概念(Virtual Concept)将特征收集起来组成更具意义的特殊概念(Concept)。最后，将所有文件利用概念间的继承关系，建立成一个领域概念层(Domain-ConceptHierarchy)结构，作为分类系统的核心。本体论分类把传统的基于关键词的分类提高到基于知识的分类，不仅利用本体论知识库获取语言结构，更利用领域知识对文本进行全面的判断、推理，得到文本的意义表示，最后据此进行分类，获得更为准确的结果。而本体论的自动构建克服了手工建立本体论的繁复步骤，使建立的本体论架构具有可重用性。 第二个为多Agent个性化服务，它基于多Agent体系结构，包含用户Agent、检索&监视Agent、分类Agent、过滤Agent和个性化服务Agent五个Agent和其他相关组件。多Agent的使用使系统具有：智能性，用户Agent接受用户的查询请求，并显示查询结果，同时在这个过程中学习并记录用户的兴趣和习惯Z 它还负责显示本地信息库的内容，并在界面中反映本地信息库的动态变化；自主性，系统定期为用户查找新的相关信息并主动通知用户，而不需用户重复查询Z 并且系统在获得一定程度的用户知识后，能预测用户的行为并自主地为用户做出信息选择和诀定，不需用户一步一步地交互2 知识维护功能，建立并维护了一个知识库，用来存储领域知识＊omain knowledgeX学习到的用户知识和关键字信息。并且，这些知识是不断地向更适应用户的方向更新调整的；协作性，一是系统内部Agent间的协作；＝是与信息空间中其它信息服务提供者进行协作，比如信息搜索引擎、WWW网站。多Agent地使用开拓Agent在WWW这个最大的信息资源的发掘作用。