本文作为面向解释的偏差分析的前半部分工作，主要是通过对我们所做的一些偏差分析系统进行比较、分析，将面向解释的偏差分析问题模型化，并提出相应的问题解决方法。在模型化问题时，针对一些应用领域没有提供具有适宜分类层次的领域知识的情况，采用属性和值分开的方法加以解决：通过应用解释标准在解释空间进行匹配；使用匹配标准在由解释属性构造的分类层次结构上搜索类别并在属性值表上区分影响程度，最终得到带有抽象类别的人易理解的偏差解释。这是提出问题解决方法的前提，也是后半部分工作的基础、构造本体的依据和前期准备工作。 面向解释的偏差分析给出了一个基于本体的偏差分析问题解决方法，它补充了启发式分类的类型，具有较好的实用性、时效性和可重用性，有助于资助和改善人们的解决问题能力和决策能力。因为我们的最终目标是实现用于知识处理的语义Web服务，所以希望今后将面向解释的偏差分析系统在网上作为语义Web服务中的一种服务进行发布，并在这个语义Web服务上添加其它的服务，从而更准确、更高效地解决实际应用中存在的大量问题，为各行各业的信息化建设做出贡献。