1、個性化信息服務(wù)由于服務(wù)對象的個體差異使其需求不斷變化?，F(xiàn)有的信息服務(wù)系統(tǒng)，雖然自身信息量極其豐富，但缺乏深入了解用戶的方法和策略。本文在深入分析現(xiàn)有個性化信息服務(wù)技術(shù)的局限性以及國內(nèi)、外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，把人工智能Agent技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于個性化信息服務(wù)，通過對個性化信息服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的研究，探討了新的結(jié)構(gòu)模型，并針對用戶興趣特征的提取等關(guān)鍵技術(shù)進行了研究。本文在以下幾個方面取得了進步： 首先，提出了面向終端用戶的個性化信息

2、助手的概念(PersonalizationInformationAssistant簡稱PIA)。這是本文提出的個性化信息服務(wù)實現(xiàn)方法的核心內(nèi)容和思想基礎(chǔ)。 其次，根據(jù)個性化信息助手的定義，遵循以用戶需求為中心的設(shè)計思想，又提出了基于Web的三層Agent框架結(jié)構(gòu)模型的實現(xiàn)方法。該模型各層次模塊功能既相互獨立又相互聯(lián)系，可根據(jù)需要自由調(diào)整；每一層次所涉及的技術(shù)可分別進行研究、實現(xiàn)；個性化信息助手的能力由個性化信息服務(wù)系統(tǒng)的知識范圍

3、確定。整個結(jié)構(gòu)模型靈活多變、易于操作，對個性化信息服務(wù)的實現(xiàn)具有普遍的實用意義。 本文以用戶興趣特征的提取為研究的切入點，通過對定制服務(wù)、提問、相關(guān)反饋、Web使用記錄挖掘等提取方法的研究來全面了解用戶。定制服務(wù)滿足用戶明確分類的信息需求，獲得用戶基本的個性特征；提問方式為用戶推薦新信息，用戶進行評判并反饋給系統(tǒng)，以建立系統(tǒng)與用戶間的長期信任關(guān)系，進一步獲取用戶興趣特征；系統(tǒng)定期聚類相關(guān)反饋信息，調(diào)整用戶興趣特征；對Web服務(wù)器

4、日志進行數(shù)據(jù)挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)用戶行為模式、相似用戶群體，并結(jié)合用戶個人信息，得到較準(zhǔn)確的用戶興趣特征。 本文應(yīng)用Agent技術(shù)實現(xiàn)了個性化信息服務(wù)系統(tǒng)的智能化，并通過對個性化信息助手的訓(xùn)練，能逐漸學(xué)習(xí)用戶興趣，根據(jù)用戶的興趣傾向為用戶提供個性化信息服務(wù)；同時，還能關(guān)注信息的變化，將最新的信息呈現(xiàn)給用戶，有效地減輕了用戶信息查詢的負擔(dān)。 研究實踐表明：本文提出的個性化信息服務(wù)實現(xiàn)方法，能有效地降低個性化信息系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)雜性，