随着社会经济的发展，企业之间的竞争日益激烈，竞争情报系统纷纷涌现。其中基于知识管理的竞争情报系统，结合知识处理的相关技术，如数据挖掘、人工智能、自然语言理解等等，为竞争情报的搜集、分析和服务提供了很好的支持，成为竞争情报系统的新的研究热点。本文在对竞争情报和知识管理的深入探讨之上，设计了一个基于知识管理的竞争情报系统，主要研究了文本自动分类和个性化服务技术，以及两者在竞争情报系统中的设计和实现。针对网站的分类层次结构以及SVM在文本分类中的良好的分类效果，提出了基于树型结构的SVM多类组合分类。通过实验得出，这种树型结构的SVM多类组合分类方法与一对一多类分类方法具有相当的分类效果。为了降低分类的计算和存储复杂度，系统使用CHI特征选择方法讨论了在不同特征数目下的SVM分类效果。实验得出，使用CHI方法只取极少量的特征仍然能取得与最好的分类效果相当的分类精度。系统使用向量空间模型，结合示例用户建模方法，实现个性化服务系统。其中对相似度阈值的设定，用户模型更新中的更新算法、更新调度策略、更新时间分配等问题，提出了自己的看法。