该文共分6章,在第0章中对信息过滤的意义、选题依据进行了阐述;回顾并总结了国内外信息过滤理论研究和系统开发的历史、现状,并描述了该文研究的目标、内容和创新.第1章分析了信息过滤的产生与发展、信息过滤的类型、信息过滤的特点、信息过滤与信息检索的联系与区别及其应用领域.第2章探讨了信息过滤的基本流程,对信息过滤过程中的国内外各种相关理论和方法进行了归纳,包括用户需求信息的获取、表征与学习;网络信息的获取、分析与表征;相关性反馈原理和信息过滤中的匹配机制.第3章研究信息过滤模型和系统的基本问题:如基于内容的信息过滤系统结构;基于协作过滤的信息过滤系统结构;基于内容和协作过滤相结合的复合过滤系统结构;基于经济学的信息过滤和基于环境的信息过滤;介绍了各种信息过滤系统的结构和功能特点.第4章讨论了信息过滤模型优化技术.包括过滤系统中用户模型构建技术和网络信息获取、表征技术两部分.在第一部分中概述了用户模型构建的基本原理,分别介绍了用户兴趣文档构建的方法,包括:交互法、基于规则的方法、基于原型的方法、多模型方法、固定文章集法、基于示例的方法和决策树法等.在第二部分中探讨了网络信息获取和表征技术,包括网络信息预处理技术(中文分词机制、HTML分析机制)、布尔模型、向量空间模型、贝叶斯网模型、潜语义索引方法、遗传算法和人工神经网络方法等.第5章开发了一个基于异构多代理的网络信息语义聚类过滤推荐系统,包括系统研制的目的和意义;系统研究的理论基础;系统的功能和结构;系统的实现,并对系统的运行进行了评价,包括系统的优点、存在的不足和未来的研究方向等.