互联网的迅速发展引发了当今的信息过载问题,个性化内容推荐系统试图为用户提供信息推荐服务和垃圾信息过滤服务,以便解决这一问题。传统的内容推荐系统对用户的页面访问记录进行数据挖掘,找出用户的访问习惯,然后在服务器端根据用户需求进行信息过滤。本文提出了一种新的基于代理的个性化推荐系统CRESDUP(Content REcommendation System based on private Dynamic UserProfile),在保护用户隐私的同时,为用户提供更准确的内容推荐服务。该系统在客户端收集并挖掘用户的私有信息,然后生成、存储并更新用户兴趣配置文件,根据用户兴趣配置文件从内容服务器中获取用户感兴趣的信息。这项技术的一个重要应用就是嵌于RSS阅读器中的个性化广告系统。由于所有的用户私有信息相关的操作都在客户端执行,用户隐私会得到完全的保护。