用户兴趣模型的研究是互联网个性化服务的重要组成部分。其任务是通过分析用户浏览网页的日志,总结用户感兴趣的话题,并根据用户的浏览行为评估用户对这些话题的兴趣浓度。研究用户兴趣模型,本文进行了如下一些有益的探索:(1)提出了一种关键词与概念树相结合的用户兴趣模型,该兴趣模型将关键词表示与概念树表示的优点融合在一起,便于应用到个性化服务中。(2)研究了层次用户兴趣的构造方法,基于HowNet语义信息,采用语义映射技术,将网页日志聚类结果映射到兴趣概念节点。(3)结合浏览行为的网页相关性、浏览行为的时间相关性,提出了组合的浏览行为特征,应用于网页兴趣度预测模型中。在用户兴趣日志语料库上进行了实验,结果表明:HowNet语义信息在关键词与概念树相结合的用户兴趣模型中发挥了重要的作用;而组合的浏览行为特征提高了网页兴趣度预测的准确性。