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开展个性化信息服务的基础就是建立合适的用户兴趣模型，web2.0环境下承载用户兴趣的标签的大规模应用为基于标签建立用户模型奠定了基础。本文首先对词频分析法的含义及应用进行了分析，对标签与用户兴趣之间的关系进行了阐述，然后对基于词频统计发现科研用户兴趣的机理进行了分析。在此基础上，提出了基于标签词频统计的科研用户兴趣模型，模型的处理流程包括标签网址集提交、标签采集、标签预处理、用户兴趣分析、兴趣漂移。最后给出了一个具体的模型应用实例，实例分析结果表明该模型既较好地反映了实例中用户当前的兴趣偏好，又能对用户兴趣漂移情况及时给予反映。