随着信息技术和网络技术的发展，G/S模式理论也在丰富和发展，现在成为一种新的空间网络服务模式即通用浏览器/服务云模式，其应用也逐渐行业化和大众化。行业化与大众化的应用带来了大量的行业数据以及用户特色的需求信息，这些行业数据往往是海量异构、动态多变的，并且具有明显的时空特性，用户特色的需求也是复杂多变，实时变化的。如何去管理这些海量异构的行业数据以及如何去满足用户这些应用需求，在通用浏览器中解决信息过载和信息迷向问题，给用户提供按需的个性化信息服务，实现个性化信息汇聚是一个需要认真研究的重要问题。
　　 本论文在概述目前按需个性化信息服务相关技术的基础上，结合G/S模式数据特点、信息汇聚需求和服务方式等方面的特征，提出了一种基于用户兴趣模型的个性化信息汇聚模型，对G/S模式中按需个性化信息汇聚方式进行了探索性研究。在地理信息浏览器研究的基础上，基于Eclipse RCP框架对通用浏览器进行了一些扩展开发，并实现了个性化信息汇聚模型在通用浏览器中的扩展组件式应用，体现先进性，新颖性和实用性。本论文主要进行的研究工作为:
　　 (1)通用浏览器的个性化信息汇聚模型的研究:以个性化信息服务中推荐算法以及兴趣模型作为调研对象，研究用户兴趣模型的表示、构建、更新以及信息推荐方法，结合G/S模式在架构、数据、信息汇聚需求以及服务方式等方面的特点，对通用浏览器中按需的个性化信息汇聚模式做探索性研究。
　　 (2)个性化信息汇聚在通用浏览器中的扩展组件式应用研究:在地理信息浏览器基础上，基于Eclipse RCP框架对通用浏览器进行一些扩展开发，并实现个性化信息汇聚模型在通用浏览器中的扩展组件式应用。
　　 在论文所做的研究工作的基础之上，本论文取得的主要研究成果有:
　　 (1)建立了一种基于用户兴趣模型的个性化信息汇聚模型。
　　 在对个性化信息服务技术深入研究的基础上，结合G/S模式及HGML/XXML数据资源交换标识规范，通过对用户兴趣模型相关技术的研究，提出了一种基于用户兴趣模型的个性化信息汇聚模型。利用基于向量空间模型的方式表达用户兴趣模型，采用不同的技术构建短期用户兴趣模型和长期用户兴趣模型，选取不同的兴趣漂移策略更新短期用户兴趣模型和长期用户兴趣模型，优化个性化信息推荐算法推荐信息，给用户提供按需个性化服务，初步探讨了G/S模式的个性化的信息汇聚方式，从信息服务方面发展了G/S模式。
　　 (2)实现了个性化信息汇聚模型在通用浏览器中的扩展组件式应用。
　　 在通用浏览器的研究基础之上，结合其基础开发库模块，对通用浏览器进行一些行业应用扩展性开发，丰富了通用浏览器总体架构。
　　 在本论文所做的工作及取得成果基础上，总结论文的主要研究创新点有以下两个方面:
　　 (1)提出了一种基于用户兴趣模型的个性化信息汇聚模型。
　　 在分析G/S模式信息汇聚需求的基础上，以个性化信息推荐技术为切入点，运用相关的用户兴趣模型构建技术和用户兴趣模型更新技术，结合用户兴趣漂移技术优化算法，设计了一种按需个性化客户端信息汇聚模型。
　　 (2)提出了一种个性化信息汇聚模型在通用浏览器中扩展组件式应用的解决方案。
　　 在深入分析通用浏览器的基础上，利用通用浏览器的基础开发库，从大众化、行业化和个性化应用需求出发扩展行业应用，在个性化信息汇聚模型基础上，初步实现了其在通用浏览器中的扩展组件式应用。