主动服务是人们针对按需服务的目的提出的一种新技术,用户个性化服务在主动服务中占有重要的地位。本文改进了已有的主动服务原型系统中简单的需求分析子系统,提出结合用户兴趣模型主动为用户推荐服务的个性化用户导航系统。论文的主要工作如下:1)在用户需求的预处理方面,使用基于多层隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS进行分词,以获得关键词表。使用向量空间模型为关键词表建立文本表示,这样利用向量相似度匹配算法便能计算用户需求与某个兴趣类的匹配程度。2)在导航系统中,采用用户兴趣类集对每个用户进行动态建模。根据基本竞争规则和阀值控制更新用户兴趣类集,添加用户的新兴趣类以及删除用户不再感兴趣的类,以反映用户兴趣的多样性及跟踪用户兴趣的变化。3)针对传统的按照用户属性对用户进行分类的不足,提出构造DAGSVM扩展BT树建立SVM多分类器,利用用户兴趣类集中已有的用户兴趣对用户进行分类。4)针对不同用户分类方法在新老用户服务中的优缺点,采用用户属性分类和用户个性分类相结合的方式为用户推荐服务。通过构造映射矩阵,给出从用户属性类型到用户个性类型的映射,并在此基础上实现双分类协作。本文提出的主动服务下的导航系统在兴趣导航、需求预处理、用户管理、分类统计、用户分类等模块的协作下,能处理用户需求、建立用户模型,个性化地为用户推荐服务。