随着网络技术的迅猛发展,许多公司都企图借此以更贴近用户的服务提高各自的竞争力。用户到底偏好什么成了他们重点关注的问题。人们通过对web日志文件和相关数据的挖掘来发现用户偏好,并据此为用户提供个性化网页和有针对性的信息推送。目前,用于挖掘用户偏好的方法主要有分类和聚类。本文提出了不同于分类和聚类的另一种方法,即基于层级结构字典的多层次文档归类及其在用户偏好挖掘中的应用。它在一个层级结构字典的指导下,对文档进行特征值抽取,得到的特征值是多层次的,抽取结果被存为xml文档。这样,不仅可以充分利用已经取得的结果,而且在归类过程中,还可以选择一个最佳归类层次,以得到最满意的归类结果。该方法产生的归类结果仍然能够具有多层次的属性,因此基于该方法的用户偏好和用户群偏好的描述也可以是多层次的。用户偏好和用户群偏好同样被存为xml文档。基于层级结构字典的多层次文档归类能较为充分的利用已经取得的结果,并且能实现更精准的类别划分结果,能为个性化用户服务提供更加有效的决策支持信息。