随着社会信息化的加快,人们对服务的需求也在不断的发生着变化。传统的软件演进从开发人员的角度对系统变化进行了研究。近些年来,研究人员提出了服务演进的概念,提出从用户角度对系统变化进行分析的思想,认为用户需求是实现服务自身演进的源动力。所以,快速获取用户需求是服务演进亟待解决的核心问题。Carl K. Chang等人提出了情境理论并基于该理论建立了一个支持服务演进的Situ框架,框架中提出了一种基于用户意图来快速获取用户需求变化从而实现服务演进的方法。在Situ框架的基础上,Chang等人又基于上下文感知环境建立了一个智能系统。在该智能系统中,如何根据上下文信息来推测用户意图并预测出用户行为,从而实现为用户提供智能服务是一个值得研究的问题。本论文以本实验室基于Situ框架建立的智能会议室SMR(Smart Meeting Room)系统为背景,简要分析了SMR系统的框架结构,深入研究了为实现系统智能控制所提出的用户行为预测问题。针对该问题,本文提出了通过对用户意图进行推测来实现用户行为预测的方法。首先,论文提出了一个用户行为预测框架,给出了框架中系统命名情境的识别方法,提出了通过建立意图Trie树并对Trie树进行匹配查询从而推测出用户意图的思想。其次,论文对意图Trie树匹配查询过程中出现的分支情况进行了研究,提出通过经验决策和环境上下文预测决策处理该分支的方法。再次,论文基于行为预测结果提出了一个生成系统智能执行策略的应用。该应用中用户行为以命名情境的形式被提交,同时命名情境被看作是具体的服务,系统通过智能执行策略的调用相关服务以体现出自身的智能性。为保证执行质量,论文给出了一个判定服务是否具备可补偿性的方法,同时分析了服务补偿的触发条件。最后,本论文通过实例就SMR系统的智能执行问题进行了分析,验证了本文所提的行为预测方法及基于行为预测结果生成系统智能执行策略的.应用是有效的。