随着知识经济时代的来临,基于知识资源的知识创新能力逐渐成为企业核心竞争力。企业在信息化发展过程中积累了大量的知识,但随着企业内部知识量的膨胀,用户获取到真正所需知识越来越困难,从而引发了“知识过载”、“知识迷航”等一系列相关问题。为了解决目前主动知识服务过程中知识需求模型构建的困难,提高知识推荐的准确性,本文研究了基于任务的知识需求模型自动构建技术和基于任务的协同过滤推荐技术。论文的主要研究内容如下:(1)分析了目前知识服务的研究现状,设计了基于任务驱动的主动知识服务系统框架,描述了系统知识服务的流程。(2)研究了基于任务的知识需求模型自动构建技术,设计了知识需求模型的自动构建流程及方法。该方法首先利用基于人工免疫的本体匹配过程获取到最优知识节点;然后根据基于规则的知识归并过程建立任务知识与知识节点的映射关系,并将其插入到知识需求模型中来完成模型的自动构建过程。最后通过实验验证了该方法的有效性。(3)研究了基于任务的协同过滤推荐技术,设计了基于任务的协同过滤推荐流程及算法。该算法首先利用基于任务的知识过滤过程对知识需求模型中知识进行过滤;然后根据知识推荐列表生成过程将过滤后的知识按照优先级排序后生成知识推荐列表,并将其推荐给目标用户。实验表明,该算法具有更好的推荐精度和推荐质量。(4)将基于任务驱动的主动知识服务系统应用到铁路货车快速设计系统-知识管理子系统中,介绍了项目背景,并对系统主要功能进行了设计与实现,最后给出了系统应用效果。