为解决Web2.0的迅猛发展引发的“信息过载”和“信息迷航”等问题,“用户为中心”的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。而用户兴趣建模是个性化信息服务的核心,模型的质量直接关系到信息服务的质量,然而传统的基于关键词的建模方式不能较好的表达用户多样化的兴趣,也不能较全面的揭示资源的内容特征,因此不能满足用户个性化的信息需求。社会化标签作为Web2.0的核心要素,不仅包含了用户稳定的兴趣,还能较全面地描述资源的内容属性,因此本文将社会化标签应用于个性化信息服务,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤的思想,架构了基于社会化标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会标注系统的个性化信息服务的优化和实施提供参考。本文共分为五章,在第一章中首先介绍了基于社会化标签的个性化信息服务的国内外研究现状,并阐述了论文的主要内容、论文结构、拟解决的关键问题和创新点。接着本文在第二章对基于社会化标签的个性化信息服务的相关理论进行了阐述,并对个性化信息服务系统中存在的主要问题和基于社会化标签的个性化信息服务的可行性进行了分析,为接下来进行基于社会化标签的用户兴趣模型的构建和个性化信息服务流程的优化奠定理论基础。第三章和第四章是本文的重点和难点,第三章主要是构建了基于社会化标签的多层、多维的单用户兴趣模型和多层矩阵的群用户兴趣模型；第四章在构建了用户兴趣模型的基础上构建了基于社会化标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架。最后,本文对主要工作进行了总结并对未来研究方向进来了探讨。