信息超载的加剧和用户信息需求多元化的发展极大地推动了数字信息服务领域个性化信息服务向纵深处发展，用户情景敏感数字信息服务作为个性化信息服务的一种，已经不再是只考虑用户的兴趣和偏好，而是根据用户接受服务当时当地的具体情景信息自适应地提供用户所需的服务。　　 论文在对普适计算领域的情景感知应用、知识管理和数字学习领域的用户注意、图书情报领域的情景敏感服务等进行研究的基础上，定义了情景和情景敏感系统，辨析了资源情景敏感和用户情景敏感，初步构建了用户情景敏感数字信息服务的概念模型，讨论了用户情景敏感数字信息服务研究需要关注的重要内容和关键技术。论文结合相关领域的研究进展和研究的实际，选择了其中的情景确定和本体构建技术、用户情景获取和本体建模技术、基于ContextRank的服务资源推荐技术作为论文重点研究的内容。　　 在情景确定和本体构建部分，论文从6W(When、Where、Why、hoW、What、Who)2R(Relation，Rule)8个方面，系统抽象了数字信息服务中用户服务情景所涉及的核心概念，讨论了情景要素之间的关系，利用Protege构建了数字信息服务的抽象情景本体，并根据对部分国内外图书馆服务网站所提供的资源服务的调查，归纳了其核心概念，拓展调整了抽象本体，构建了图书情报领域的领域本体。　　 在用户情景获取和本体建模部分，论文给出了基本情景和复合情景的概念，并据此提出了“日志直接抽取”、“日志要素-知识库匹配”和“日志分析推理”的用户服务情景获取的技术方案；根据实际并借鉴相关的标准，设计了用户计算机端情景日志格式并为其创建了XML Schema。在分析已有用户情景获取工具不足的基础上，设计开发了基于IE tooloar的情景获取插件，并进行了用户情景获取的实验。根据情景要素的稳定程度，设计了用户情景本体建模的基本流程，提出了基于分层的用户服务情景本体建模的思想。　　 在服务资源推荐部分，论文将现有排序方法总结为以资源服务本身特征排序的CharacterRank和以资源间关系投票进行排序的RelationVoteRank，并分析了其存在的问题，提出了基于用户情景的资源服务排序方法ContextRank，讨论了ContextRank的核心思想并对其算法进行描述。在资源排序推荐部分提出了利用查询任务确定情景要素排序权重分配的思想，在服务排序推荐部分提出了服务流程路由控制下的用户情景服务排序权重分配的思想，分别详细描述了基本算法，并进行了实验验证。　　 论文最后进行了回顾与总结，归纳了研究的创新点，讨论了研究的不足之处以及下一步的研究方向。