随着Internet的飞速发展，Web网已成为一个巨大的分布式信息空间，为人们提供大量的信息资源，其中有一类极具价值的资源，它们包含了特定的知识，人们可以通过访问这些资源来掌握资源涵盖的知识概念，从而提高人们的知识水平，我们称这类资源为知识资源。然而面对Web上存在着的大量知识资源，传统的信息检索方式不能为用户找到真正适合用户自身个性化需求的知识资源。原因是：一方面Web上的知识资源不具有机器可以理解的语义，知识资源涵盖的知识概念经常并不出现在资源的文字里，而是隐含其中，导致传统基于关键字的检索无法通过关键字的匹配获得与用户语义相关的资源；另一方面，知识资源中包含的知识概念往往具有特定的联系，在用户掌握新知识之前经常需要以已经掌握另外一些知识为前提。这样，对于不同用户不同的知识掌握情况，涵盖特定知识概念的资源对于用户的适合程度也会截然不同，而传统的检索方式并不考虑用户知识背景的不同，无法为用户找到适合自身知识结构的个性化的知识资源。　　 针对Web资源检索中的不足，本文采用语义Web技术，提出结合OWL语言描述的本体和SWRL以及SWRL FOL语言描述的规则进行推理的方式实现Web知识资源个性化检索。通过对知识资源以及知识资源所包含知识概念涉及到的领域建立本体，并使用本体中的概念去描述Web上的知识资源，使资源具有机器可理解的明确的语义；通过建立用户本体来反映不同用户不同的知识结构；通过建立规则来描述知识资源与用户之间的不同适合程度；通过结合本体和规则的推理来完成Web知识资源与用户之间个性化匹配，实现个性化检索。　　 文章从理论上分析了结合OWL本体和SWRL/SWRL FOL规则采用一阶谓词逻辑推理机实现推理的可行性，并设计了该推理平台，实现结合OWL本体和SWRL/SWRL FOL规则进行推理；在结合OWL本体和SWRL/SWRL FOL规则的推理平台基础上，设计了Web知识资源个性化检索方案：分别设计了以OWL本体呈现的领域知识模型、资源空间模型、用户模型和以SWRL/SWRL FOL规则呈现的个性化匹配机模型，通过将各模型中的本体和规则映射为一阶谓词逻辑公式，在一阶谓词逻辑推理机上推理来实现Web知识资源个性化检索。本文最后以一个Web计算机程序题个性化检索的原型实验系统检验了本研究中个性化检索方案的可行性。