随着计算机和因特网的迅速发展，网上信息的类型越来越丰富，可利用的资源也越来越丰富，这已成为数字图书馆的发展动力。数字图书馆是一个新兴的，涉及到因特网、多媒体、数据仓库、数据挖掘和知识产权保护等诸多技术的计算机应用领域，其应用和商业前景非常广阔。本文是在数字图书馆系统的环境下，通过对用户行为进行分析，进而对用户建立模型，同时对用户进行分类，以便于更好的提供个性化的服务的研究。在研究初期，认真分析了数字图书馆的总体结构，并通过其总体结构图、数据流程图和系统模块图的描述，找出了系统的关键问题之一，就是参照个人资源库及行为信息库，结合当前的用户行为特征，对用户行为进行识别，进而对用户建立模型和进行归类的问题，从而接下来的研究工作就是围绕这个主题所展开的。本文的第三章主要论了用户行为的相关概念，指出了限定在数字图书馆下用户行为包含的方面：浏览、检索、下载、定制、打印、保存等等；同时对用户行为的表示和测量进行了讨论。本文的第四章主要介绍了用户行为分析的四个阶段：数据采集、数据预处理、模式识别、模式分析，主要需要用到数据挖掘的相关方法。而后在第五章中主要研究用户行为分析的关键技术，即用户建模和用户分类的技术。对用户建模的三种方法进行了讨论，同时对用户模型的更新算法进行了研究，给出了几个相似度的计算公式；基于模糊聚类和相似优先，对用户分类进行了研究。第六章是用户行为分析系统总体设计，包括系统模块设计，提出了基于多Agent的系统框架结构，并对其工作流程进行了简单的描述。