随着计算机网络以惊人的速度发展,网络已经成为人们生活中不可缺少的部分。然而,随着网络的不断延伸以及信息量的不断增大,用户却发现要准确、快速地获取自己所需的信息越来越困难。其原因在于传统的信息服务是被动的、人找信息的服务模式,这种服务模式在网络“信息过载”情况下,越来越无法满足用户日益多元化和个性化的信息需求。从而需要引入一种能够根据用户的不同的兴趣、爱好自动组织和调整信息的服务模式。这就使得个性化信息服务模式应运而生。个性化信息服务模式是Internet信息迅速增长后的必然要求,也已经成为一项迫切而重要的研究课题。本文对个性化信息服务产生的背景、特点、表现形式以及关键技术等做了深入的探讨和研究,同时分析了企业内网的现状,为了解决企业内网现存的种种问题,本文将个性化信息服务引入企业内网,并结合企业内网的特点实现了个性化信息服务在企业内网应用上的创新。设计并实现了企业内网个性化信息服务系统。本文的主要研究内容包括:(1)分析企业内网的现状与不足,提出了在企业内网开展个性化信息服务的具体目标。目前多数企业内网为用户提供的仍是传统的“人找信息”的服务模式,不是从用户的需求角度出发。用户迫切需要一种能根据自身特点自动组织和调整信息的服务模式,为了满足企业员工的个性化需求,提高办公效率,因此在企业内网开展个性化信息服务。(2)研究实现个性化信息推荐服务的关键技术:Web数据挖掘技术、用户建模技术和个性化推荐技术。根据数据挖掘对象的不同,建模过程中用户的参与程度,以及实现途径的不同,研究了Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三类挖掘技术的实现,用户手工定制建模、示例用户建模和自动用户建模,以及基于规则的推荐、基于内容的推荐、基于协作过滤的推荐技术实现。(3)对于Web日志数据预处理进行了深入的研究,提出了数据预处理流程中各个步骤的算法实现流程,并通过实验验证了本文数据预处理算法的正确性和有效性,为进一步准确提取用户兴趣度提供了数据源。(4)提出用户静态兴趣点和动态兴趣点相结合的企业内网用户兴趣模型;结合企业运作管理特点,把每个部门具有相同职责岗位的员工视为同一类角色,将角色这一概念引入企业内网,提出了实现企业内网个性化信息服务核心算法。(5)提出企业内网用户兴趣度算法、角色兴趣识别算法及基于角色兴趣点的个性化网页推荐算法,最后通过实验实现了该算法,实验结果表明该算法是成功的,能够很好的满足用户对信息的个性化需求。(6)设计并实现了一个企业内网个性化信息服务系统。在企业内网试运行结果表明:该系统能够有效地捕捉用户的兴趣点,并且能基于用户兴趣点向其主动推荐信息,使其更容易访问到自己感兴趣的信息,有助于提高用户的浏览效率,同时提高了资源的利用率,最终实现了个性化信息服务。