当前，互联网迅猛发展，数据资源呈指数增长，用户从互联网中查找自己所需要的信息，这时就变得非常困难，从而亟需一种技术来解决这种现象。搜索引擎技术的出现和发展让网民能够更加方便、容易的在互联网中搜索自己所需信息资源。而目前大多数通用搜索引擎是基于关键词匹配，并且没有充分利用用户个性化信息，从而用户得到的搜索结果并不完全是用户所需要，还需要用户花费额外的精力来过滤无用的信息。借鉴个性化推荐系统的思路，将个性化技术应用到垂直搜索引擎领域，从而能够让用户在专业领域内更有效率、更加准确的查找所需资源，能有更好的搜索体验。本论文首先从研究搜索引擎相关理论着手，然后着重对个性化搜索引擎关键技术中的主题网络爬、网页信息抽取技术、用户兴趣模型进行了研究，并且利用用户兴趣模型对Lucene的排序算法进行改进，最后设计一个个性化垂直搜索引擎系统模型，并将其应用到基础教育领域。本论文的重点有：（1）研究分析开源网络爬虫Heritrix，并在其基础上扩展应用基于链接分析和领域词库的爬行策略，从而设计主题网络爬虫模型。（2）研究分析开源检索工具Lucene的体系结构、索引结构、数据流以及功能，着重研究Lucene的排序算法，并对Lucene排序算法进行基于用户兴趣模型的个性化信息改进，设计检索模型。（3）通过研究信息抽取相关技术，例如正则表达式、开源工具包HTMLParser，结合网页数据和实际需求，设计信息抽取模型。（4）研究用户兴趣建模理论，设计通过挖掘用户对教育资源的使用行为建立用户兴趣模型的算法。