传统搜索引擎在一定程度上解决了“信息过载”和“资源迷航”等问题,然而,其统一化的搜索结果却不能满足用户日益增长的个性化需求。因此,个性化搜索引擎逐渐成为现代信息检索领域的研究热点。本文针对健康咨询检索领域的信息繁杂、用户个性化需求强烈等特点,构建了基于用户兴趣模型的个性化健康咨询搜索引擎。论文首先分析了个性化搜索引擎的体系结构,阐述了用户建模,个性化排序等核心技术。接着,在研究面向健康咨询的用户背景、浏览行为等特点的基础上,采用显式和隐式相结合的信息收集方式收集用户兴趣信息。在对不同的兴趣信息进行分析处理后,采用向量空间模型构建用户兴趣模型,并引入权重衰减因子更新用户兴趣模型。然后,将用户兴趣模型应用于搜索引擎的排序算法中,实现搜索结果的个性化排序。最后,论文通过计算用户对搜索结果的满意度来测试系统性能。实验结果表明,本系统有效的提高了用户对搜索结果的满意度,在一定程度上帮助用户快速、准确的锁定所需要的信息资源,在健康医疗咨询领域有一定的应用价值。