本文首先分析了网页上信息过滤的基本问题，包括：信息过滤的体系结构；过滤系统的特点及分类；检索和过滤的关系；过滤系统常用的模型以及过滤系统的性能评价指标等。从总体上对过滤系统进行一定的论述，指出信息过滤系统中现存的问题。 然后针对过滤系统中存在的部分问题，在现有信息过滤技术的基础上，对过滤算法进行了一定的改进，并给出了具有智能性、主动性和扩充性的个性化过滤系统的模型。本文的主要研究内容为以下三个部分：文本自动分类系统；个性化模式库的表示、建立和维护；改进的过滤匹配算法。 在文本自动分类系统中，本文给出了一个基于改进的向量空间模型的文本自动分类系统框架模型，重点描述此系统的实现算法。提出了一种“平均值”匹配阈值调整方法。 对于个性化模式库的表示，本文给出了一种多用户多主题的表示方式。使得每个用户个性化文件只表达一个用户的一个主题，这样可以更清晰的表达用户的兴趣。 在改进的过滤匹配算法当中，本文结合了布尔模型和向量空间模型的优点，综合考虑了过滤过程中的匹配度和相似度，给出一个新的过滤匹配算法。