随着Web信息的爆炸性增长，如何快速、准确地从浩瀚的信息资源中寻找所需信息已经成为困扰人们的一大难题。传统搜索引擎技术满足了人们一定的需求，但由于其通用的性质，仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的用户个性化的需求。用户个性化检索系统就是针对这个问题而提出来的。用户个性化信息检索系统的研究目标在于充分利用用户的个性化信息，通过用户的兴趣来引导信息的采集，充分利用网络信息，以更好地服务用户的个性化需求。主要工作包括以下几个方面： (1)用户兴趣个性化信息的获取。分析了用户兴趣个性化信息的收集、表示和更新。提出了从显式和隐式两方面获得用户兴趣个性化信息的方法，此种方法可以比较全面的获得用户兴趣。 (2)网页结构分析及内容的提取。提出了将网页转化为DOM树的方法，通过对DOM树的遍历、分析、合并等处理过程完成对网页标题、正文、链接等信息的提取，此种方法可以获得准确率较高的网页内容信息。 (3)网页内容与用户个性化兴趣相关度的判定。分析了在向量空间模型中向量相似度的计算方法，即向量内积和夹角余弦。实验结果表明向量内积方法更适合本文设计的原型系统并且取得了较好的性能。