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本文提出了一种基于粗糙集理论的个性化web搜索系统。用户偏好文件中对关键字进行分组以表示用户兴趣类别。利用粗糙集理论处理自然语言的内在含糊性，根据用户偏好文件对查询条件进行扩展。搜索组件使用扩展后的查询条件搜索相关信息。为了进一步排除不相关信息，排序组件计算查询条件和搜索结果之间的相似程度，根据计算值对搜索结果进行排序。与传统搜索引擎进行了比较，实验结果表明，该系统有效地提高了搜索结果的精度，满足了用户的个性化需求。