在互联网已经深入到社会的各个角落的今天，已经越来越离不开网络为我们带来的便利。但是，其快速的发展也带来了另一个值得重视的问题——“信息过载”。解决信息过载问题的主要途径是进行信息检索，如Google，百度等知名搜索引擎都起到了一定的信息筛选功能。但是这些搜索引擎都是基于关键词的，无法实现关键词的语义搜索。 知识检索是指在知识组织的基础上，从知识库中检索出知识的过程，是一种基于知识组织体系，能够实现知识关联和概念语义检索的智能化的检索方式。 通过对知识检索相关理论的介绍与分析，一个知识检索系统需要良好的知识组织方式，使无序、异构的网络信息形成结构化、具有语义关联的整体，并且这种组织方式应该能很好地支持知识的检索与推理，并最终实现对用户的知识服务。本文从知识服务的角度出发重点研究了用户兴趣对于知识检索的影响。Tim Berners-Lee在2000年的万维网会议上提出了“语义网”(Semantic Web)的概念，从此开拓了第三代万维网的发展趋势。作为语义Web框架的核心技术，本体(Ontology)受到越来越多研究者的重视。本文利用本体作为用户兴趣模型的信息组织方式，以加权本体思想为出发点，构建了包括用户基本信息，用户兴趣，用户习惯，用户兴趣度的四元组的用户兴趣模型，并通过流程、权值等的定义，确定了用户兴趣模型的构建方式。 用户兴趣模型在基于领域本体的知识检索中主要应用于检索词的语义扩展和检索结果的排序。本文研究了用户兴趣模型在这两处的应用情况，提出了应用的可能性及流程。在用户兴趣模型构建与应用的基础上，引出了基于领域本体的知识检索框架。 最后，本文利用Protege构建了一个小型生物本体，借助Eclipse，Jena，ICTCLAS等工具，设计了一个检索用户兴趣模型在知识检索中的应用效果的实验。其中用户兴趣模型在检索词语义扩展中的作用通过查全率和查准率来检测，而其对检索结果排序的合理度的检测是通过特定的计算方式来确定的。实验结果证明用户兴趣模型在基于领域本体的知识检索模型中是具有一定改善效果的。