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基于QoS的主动兴趣管理技术将QoS引入主动兴趣管理系统，为用户提供可靠的服务保证，一定程度上提高了分布式虚拟环境的可扩展性。随着用户对于协作要求的越来越普遍，分布式虚拟环境已经逐渐过渡到协作式虚拟环境，而当前基于QoS的主动兴趣管理系统在面对分布式虚拟环境用户的高协作要求时，仍然存在一些问题：一方面随着系统中接入的用户规模越来越大，对兴趣表达式聚集算法提出了更高的要求，不仅要能满足低存储空间要求，还要能降低误匹配率；另一方面，现有的基于延时QoS参数的接入控制算法虽然可以控制网络流量在一定的范围内，却不能兼顾为更多的客户服务，不能在系统内优化资源的分配和平衡负载，因此也越来越不能满足协作式虚拟环境的需求。
本文首先对现有的基于QoS的主动兴趣管理系统进行介绍，然后对存在的问题进行阐述，重点讨论了兴趣表达式聚集算法和接入控制算法。在此基础上，本文改进了现有主动兴趣管理系统中的兴趣表达式聚集算法，并提出了可以为分布式虚拟环境系统提供QoS的划分算法QADP。本文的主要工作如下：
(1)设计了基于最佳优先搜索策略的聚集算法，首先引入兴趣表达式聚集过程中冗余度的概念，然后提出一种新的聚集过程中节点划分代价函数，并利用最佳优先搜索的思想对当前主动兴趣管理系统中的兴趣表达式聚集算法进行改进，以降低聚集后引起的误匹配率。
(2)提出一种适合于使用CBT的双向共享组播树主动兴趣管理系统的划分算法代价函数，根据系统中主动路由器的当前负荷状况以及用户订购信息和路由器订购信息的相似程度，计算将客户端主机划分到主动路由器上的代价，为划分算法提供依据。
(3)提出了可以为分布式虚拟环境系统提供QoS的QADP划分算法，在用户接入的时候，根据用户提出的QoS参数判断是否允许用户接入，并在通讯网络的局部优化资源分配、平衡系统负载，使得系统中的网络通讯量降到一个可以接受的范围下，增强用户的体验，并提高系统的可扩展性。
本文在局域网内改进了原型系统-QAIMNET，融合了以上所有的思想和算法，成功的实现了基于最佳优先搜索策略的聚集算法和QADP划分算法，并对拥有多个算法的系统平台的性能进行重点评估。初步实验表明，在高协作度的协作式虚拟环境下，改进的基于QoS的主动兴趣管理系统性能优于原有的主动兴趣管理系统。因此，本文设计的基于最佳优先搜索策略的聚集算法和QADP划分算法是可行及有效的，为高协作的主动兴趣管理的发展提出了可行的解决方案，增强了分布式虚拟环境的可扩展性，同时为用户提供更好的服务。