2002年，博客的概念被引入中国并得到快速发展；直到2006年，博客已经达到了相当的规模，网民注册的博客空间更是超过3300万个。“博客”已然成为互联网上最大的热点应用之一。然而，中国有自己的博客空间的网民群体中，只有不到一半(44％)的人会经常更新自己的博客，存在较大的空间浪费。并且在不同BSP之间，用户存在的一定的流动性。究其原因，BSP提供的博客服务统一化和单一化，用户满意度水平总体偏低，提升博客服务水平成了BSP的当务之急。从博客的内容看，博客文章体现了博客作者的个性化特点，因此针对这一特点，分析博客的文章内容，为每一博客作者建立一个个性化模型，理解博客作者的兴趣、需求，并在此基础上主动提供有针对性的个性化服务，切实满足用户的需求，这对提高用户的满意度，维持用户的忠诚度及扩大用户规模具有相当重要的意义。本文针对博客的特点，提出并实现了一种面向博客用户的个性化建模方法，分别建立博客用户的长期兴趣模型和短期兴趣模型。其中，长期兴趣模型反映了博客用户长期以来的兴趣爱好，而且会随着时间而衰减。短期兴趣模型则反映了博客用户最近一段时间的兴趣和关注点，若用户持续关注某个兴趣类，则该兴趣类将转化为用户的长期兴趣。本文重点在于结合应用实例分析个性化用户模型，主要出发点有两点：一方面，建立用户模型是个性化系统产生个性化服务的关键，模型的好坏很大程度上决定了整个系统的成功与否；另一方面，模型建立和模型应用分离，可以使整个系统有更好的伸缩性和可扩展性。以推荐系统作为博客个性化应用，针对博客作者的兴趣，推荐志趣相投的博友、交际圈或推荐一些热门的资讯。