随着网络与信息技术的迅速发展，因特网现今已经成为人们获所需信息的重要途径之一，然而网络中存在的大量信息在给人们带来便利的同时也带来了许多的问题，愈来愈多对个性化信息的需求使得搜索引擎中的个性化搜索服务引起了人们更多的关注。基于这样的情况，论文提出了一个面向Web的基于用户兴趣的个性化搜索引擎系统模型，主要研究了实现该系统的关键算法，论文所研究的内容属于信息搜索方面的重要研究课题，具有一定的理论意义和实际应用意义。　　论文首先分析了现今国内外的搜索引擎系统及其实现技术，指出了现有搜索引擎系统的基本结构以及主要存在的一些不足之处，并且以此作为基础研究了个性化搜索引擎系统所用到的关键技术和详细算法，主要从三个方面着手并进行,即用户兴趣模型的更新算法、搜索结果的相关排序算法以及个性化搜索引擎系统的基本结构。　　首先论文指出了搜索引擎结构的不足之处，探讨了实现个性化搜索引擎系统涉及到的关键技术，在建立个性化搜索引擎系统原型的过程中，结合统计规律，确定了达到以提高查准率为主要目标的思路，把传统的反馈方法同基于语义与词频统计的反馈算法相结合，改善了个性化用户兴趣模型的更新算法；然后在搜索结果排序的过程中，结合个性化用户兴趣模型，改进了相关排序算法，同时延展了相关分析方法的应用领域；最后基于对主要的关键算法的分析和研究，提出了一种个性化搜索引擎系统，并构造了具体的结构模型，还描述了模型各个模块的功能，为原型系统的实现奠定了基础。理论分析以及实验结果表明，构造的个性化搜索引擎系统原型是可行和有效的。