互联网迅速发展,网上信息资源迅猛增长,网络变成了人们获取信息的主要来源,但在浩瀚的互联网信息世界中,人们想高效率地获取所需信息也变得非常困难,于是个性化信息服务开始受到青睐。本文通过研究点击流技术,提出基于点击流技术的个性化信息服务方案。方案通过对用户浏览网站时留下的点击流数据进行实时分析,并结合网站信息内容特征,对用户访问信息的兴趣进行统计分析,构建用户兴趣模型,进而为用户提供个性化信息服务。主要工作和成果如下:深入研究了个性化信息服务方案的体系结构,总结出了基于点击流技术实现个性化信息服务的具体实施流程。对点击流的获取途径和方法进行深入的分析,总结出了基于AJAX方式的点击流获取机制,突破了现有的WEB日志方式获取点击流方案的局限性。提出WEB使用挖掘和WEB内容挖掘相结合、用户定制和点击流挖掘分析相结合的个性化信息服务机制,提高了个性化信息服务的服务效率和质量。引进基于社区思想的用户兴趣模型构建方式,并研究了基于网络关系的信息协同发现、过滤和推荐机制,把社区模式在个性化信息服务领域做了积极尝试。结合淘客网的个性化信息服务平台,给出了基于点击流技术的个性化信息服务详细设计方案,同时对于关键技术进行了研究和技术实现。设计了基本的用户兴趣分析模型,并把用户定制、点击流挖掘和社区发现等服务模式进行了有机结合,展示了一个低成本、高效率的个性化信息服务解决方案。