近些年来,人工智能技术快速发展,极大地促进了技术创新,以及推动了人类社会的发展。智能助手是随着人工智能的发展而兴起的一种新型的行动代理软件,受到了学术界和工业界广泛的关注。用户的兴趣具有动态性和易变性,为了提供智能化、个性化的服务,智能助手首要解决的两个问题是如何学习和适应用户兴趣。为了有效解决这两个问题,本文提出一种通过构建智能个人知识库来学习和适应用户兴趣的方案。本文的主要的研究内容包括以下几点:第一,深度调研智能助手的发展现状与研究热点,分析智能助手未来的发展趋势。深入了解开源智能助手项目Lucida及其工作原理。第二,分析维基百科的知识网络结构,并以其作为基础数据源,构建语义实体网络。以该语义实体网络作为通用知识库,提出基于社交网络模型构建智能个人知识库的方法。首先,提出面向用户兴趣的个人知识库的概念,并设计个人知识库的结构模型与构建流程;其次,描述用户兴趣量化建模方法;然后,提出基于语义实体网络的结构特征及文本特征的实体综合表征模型,并利用改进的基于内容的协同过滤算法和排序学习算法进行用户兴趣知识挖掘;最后,设计了个人知识库的自适应演化算法。第三,探索个人知识库在问答系统中的应用,分别从准确性和时效性两个方面,评测本课题构建的个人知识库原型。发现本课题所构建的个人知识库在一定程度上可以帮助理解用户的查询意图,提高问答的精确性;并且可以大大减少智能问答系统的响应时间,提高问答的时效性。验证了本课题提出的基于社交网络模型构建智能个人知识库方法的有效性。