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计算机和网络技术的迅速发展正逐渐改变人们的工作和生活方式，网络应用已经渗入到了人们日常生活的每一个角落。网络的便利吸引了形形色色，各种层次，各种水平，各种需求的人来在网络上进行日常生活和工作。那么网络上运行得应用程序如何获取用户的个性化需求就面临着巨大的挑战。不同的用户群体，不用的用户层次，甚至是同一用户的不同次登陆使用，都会有不同的需求。网络应用如何根据用户的喜好提供用户看来更具有吸引力的交互就变得越来越重要了。在功能满足要求的同时，用户会更倾向于那些提供了更好的交互界面，更智能的交互过程的网络应用。这就要求网络应用系统能够足够灵活的获取不同用户，用户不同次登陆时的个性化需求信息，从而提供更符合用户口味的服务功能。获取用户的个性化需求，根据个性化需求提供个性化服务是当前的网络应用面临的巨大挑战。谁能够在这个问题上提供更好的解决方案，谁就能更容易得占据竞争中的优势地位。对于用户的个性化需求的挖掘和分析在人机交互和数据挖掘领域有一定的研究，但是获取用户的个性化需求问题在流程流域研究比较少。为了解决用户个性化需求的获取问题，我们做了深入研究，提供了一个更优的解决方案。同时为了方便根据用户的个性化需求进行处理，我们还研究了对获取的用户需求的形式化处理问题。我们提出的这个用户个性化需求的处理模型称为MGFPU(Model for Gathering and FormalizingPersonalized User’s Requirements)。MGFPU可以根据用户的个性化信息自动生成界面，并根据用户的需求对用户个性化信息进行形式化，产生出系统可以识别的XML格式的需求文件，以供大多数网络应用系统使用。该模型可以根据用户的个性化信息提供足够友好的，足够智能的交互界面和交互过程给用户，从而使应用了MGFPU模型的系统更具有吸引力。MGFPU模型已经进行了验证，并已经在IPVita(虚拟旅游平台)中进行了试用。应用了本模型的IPVita的交互模块可以自动生成界面，并对获取的用户的个性化需求进行形式化，形成一个规范的XML格式的规范文件，以使后续的处理识别并进行处理。但是，本部分的研究中还存在许多问题需要继续深入。本文的主要意义和贡献是：(1)提出了一个用户个性化需求获取与形式化的元模型的体系结构。因此本文的研究围绕该模型的原理和实现展开，对其中的各个模块的实现技术和关键算法进行了论述。算法满足了交互工具的友好性和智能性的要求。该交互工具用于同用户进行交互，获取用户需求，同时自动的对获取的个性化的用户需求进行规范、分析，以便后续的处理。(2) MGFPU具有较高的商业推广应用价值。应用了MGFPU模型的网络应用系统会更加得具有吸引力，而且也便于网络的更大范围的推广。本文研究的MGFPU适用于很多面向不确定的用户的服务领域。所以该项目的研究具有较高的商业价值。