随着互联网的迅速发展与普及,网络已经成为信息传播的主要渠道,人们可以方便地从网络上获取各种信息,但是,现有的信息检索系统基本都没有考虑用户的兴趣偏好,只是被动的、僵化的进行信息搜索,对于不同的用户,同样的关键词,返回相同的搜索结果,并且搜索返回的结果成千上万,参差不齐,大大降低了检索效率。因此,考虑用户兴趣,构建用户兴趣模型,进行有针对性的信息检索,是一个重要课题。本文针对现有信息检索系统的局限性和当前用户需求,采用信息检索的一些关键技术,开展了基于用户兴趣模型的信息检索技术研究。本文的主要研究内容如下:(1)全面研究了信息检索的相关技术,重点研究了基于用户兴趣模型的信息检索技术中的关键技术和核心问题。(2)对用户兴趣模型进行了重点研究,探讨了用户模型的表示、建模方法等关键技术,提出一种新的用户模型管理方法,并通过多种方式对用户兴趣模型进行综合更新。(3)在充分研究和借鉴传统信息检索技术的基础之上,构建了一个基于用户兴趣的信息检索模型,并进行了基于用户兴趣模型的个性化实现。(4)设计了相关测试实验,对文中提出的算法进行了实验和分析,验证了其有效性。综上,本文以用户兴趣模型为基础,提出了一种新的基于用户兴趣的信息检索模型,为个性化信息检索技术的研究与应用提供了参考。