随着互联网技术的迅速发展，人们的生活发生了巨大的变化，信息极度膨胀给人类带来欣喜，但随之而来的问题就是如何更好的利用这些信息。目前，搜索引擎是人们最普遍使用的信息检索工具，由于网络信息量过大，传统的搜索引擎页面排序算法又无法提供个性化搜索结果，目前的搜索引擎仍无法满足用户的需要。针对用户对搜索引擎的个性化服务的需要，本文建立了一种用户个性化兴趣模型，并对各部分的实现算法进行了分析和设计，同时，基于这一模型，提出了一种搜索引擎页面排序算法P_URank。算法改进的核心思想是以效率换取个性化服务。换句话说，多花一点点时间来大幅度的提高搜索引擎的服务质量。将用户模型以及用户投票加入到排序关键字的计算当中，使页面质量的评价不仅取决于网页之间的“投票”还取决于用户对页面的评价；使最终的排序关键字不仅取决于页面本身的质量，还与用户的兴趣偏好有关，从而实现搜索引擎的个性化服务。最后，作者通过实验验证了算法的有效性，并且提出了继续研究的方向，以及可能存在的问题。