网络的迅猛发展为人们快速搜集有效的需求信息提供了便利，然而，信息超载的问题随之产生，面对庞大的网络资源，搜索成为人们寻找信息的首选途径。传统的搜索方式“千人一面”，缺乏对于搜索对象和搜索使用者的针对性，越来越不能满足人们的查询要求。　　 本论文主要针对当前搜索引擎缺乏个性化的现状进行个性化搜索引擎用户模型研究，通过对远程教育资源特点的分析和用户的兴趣、层级描述，建立用户的兴趣模型，使检索结果更加符合用户的实际需要，具备教育支持服务的特性。　　 论文在详细阐释搜索的相关知识、技术的基础上，对本体进行深入的研究，创建了用于智能查询扩展的计算机领域本体。同时，文章重点介绍了搜索相关的过滤技术和排序技术，针对远程教育资源个性化搜索的特殊需求，修改了基于内容的过滤算法，提出了一种简单有效地排序分值计算方法。实验测试表明，所构成的整体的远程教育资源个性化搜索系统方案能满足用户需求。