博客是伴随Web2.0出现的一个典型应用,随着博主越来越多,博客页面的数量迅速增长。由于每个用户自身情况千差万别,面对Internet上指数增长的可用信息,人们越来越难找到自己想要的内容,个性化服务技术致力于为不同用户提供不同的服务,以满足不同用户不同状态下的需求。只有理解了用户的兴趣,才可能实现理想的个性化服务。因此,用户兴趣建模成为个性化服务的核心和关键技术。本文通过对用户兴趣建模相关问题进行深入研究,提出二元兴趣建模方法。该方法通过建立用户个人和公共兴趣模型,并拟合二者形成用户最终兴趣模型。在个人兴趣建模中,通过分析用户搜索交互行为特征,推测网页兴趣度的方法,由每次搜索过程关键字、博文标签特征和网页兴趣度构成的兴趣条目作为用户Profile文件内容。在此基础上,提出基于加权平均方式计算用户个人兴趣模型。在公共兴趣建模中,通过对不同用户Profile文件数据集关联分析,提出对属性空间划分类别,并得到：特定关键字下某类属性空间兴趣度值。基于个人兴趣和公共经验知识,本文提出加权方式拟合二者得到最终兴趣模型。本文对用户兴趣建模原型系统进行设计与实现,包括系统体系结构设计、数据流程设计、功能模块设计,以及核心模块的实现,并利用相关方法进行实验分析。