Internet已经成为人们获取信息资源和进行信息交流的一个重要途径,随着Web信息的日益增长,要想在信息量浩如烟海的互联网上搜索浏览自己需要的信息,成为了一项极具挑战的工作。虽然传统的搜索引擎的出现极大地提高了人们对网络信息的检索速度,在一定程度上解决了信息资源的定位问题,但还是无法满足人们日益增长的对信息服务个性化的需求,特别是不能对网络上现有的中英双语翻译的对照页面信息进行充分的利用。因此,个性化搜索引擎与双语辅助翻译的结合成为了当前一个重要的研究课题。本文针对现有的基于大规模网络语料库和双语网页搜索的辅助翻译系统在用户接口个性化方面的缺陷,利用显式和隐式两种方式获取用户兴趣爱好信息,对用户需求进行扩展,达到因时因人因地的不同,得到用户真正想得到的查询结果,更深层次上实现双语翻译搜索引擎的查全率、查准率。本文的主要工作如下:(1)对个性化搜索引擎的含义、基本类型、体系架构、工作流程以及目前存在的不足进行简要综述。(2)用户兴趣个性化信息的获取。分析用户兴趣个性化信息的收集方法和更新方式,重点从用户需求扩展、特征选择,以及文本聚类分析三个方面来进行分析,实现主动推荐和隐式发掘的一种个性化服务。(3)对系统模块实现的相关技术进行了相关的分析与研究,例如网络爬虫的改进、分词处理等。(4)对基于双语翻译的个性化搜索引擎进行了系统设计与实现,分析了模型中各模块的功能与实现技术。本文的研究与探索将为进一步研究基于大规模语料库和双语页面搜索的辅助翻译系统在用户接口个性化性能优化上,提供了一个良好的理论平台和开端。