互联网络的迅速发展,不仅给人们带了丰富的信息,也带来了信息过载的困扰,传统的信息服务已经逐渐不能满足用户的需求。因此,个性化信息服务技术的研究和使用,受到社会各界的广泛关注。个性化服务是指针对不同用户个体,提供不同的服务,以满足不同用户的需求。个性化服务技术的重点在于寻找用户真正的需求,而用户兴趣模型能满足这一要求。然而现有的兴趣模型建模系统,存在一些不足,如系统开销大,未考虑用户兴趣的衰减,用户长期兴趣等。而且大部分系统都采用服务器端方式,对用户浏览日志进行挖掘,忽略了用户客户端操作行为含有的信息。我们在详细分析当前用户兴趣建模方法的基础上,提出了一种基于用户行为的兴趣模型建立方法,该方法主要研究用户行为与其兴趣的关联,针对用户行为进行信息采集,并进行量化与分析,筛选有效用户浏览页面,最终形成用户兴趣模型。在前期的理论研究基础上,开发了基于用户浏览行为的兴趣模型原型系统,系统包括行为信息采集、数据处理和数据分析建模几个层次。行为信息采集层主要使用钩子技术,针对用户行为信息进行采集并量化分析,形成用户浏览页面的兴趣度；数据处理层采用聚类算法,针对页面进行聚类分析,筛选出含用户兴趣的页面,并采用词频／反文档词频率计算页面中关键词权重,将页面量化处理；数据分析层对量化处理的页面进行分析,最终形成用户的兴趣模型,并依据个用户兴趣衰减程度、用户反馈、用户新增兴趣等,更新调整现有用户兴趣模型。最后,针对原型系统的实验表明,基于用户行为的兴趣模型建模方法能较为准确地描述用户的兴趣,兴趣衰减因子能够准确的反映用户兴趣的衰减情况,该系统在个性化服务中具有实际的应用价值。