网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担,导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。用户对信息有不同的需求,而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容,不会考虑用户的个性化。在科技飞速发展的环境下,我们要不仅满足用户信息查询的方便性的要求,还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量,这样个性化的信息服务就应时而生。个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。现有的个性化信息推荐系统按照其所采用技术的不同可分为基于规则的推荐系统,基于内容的推荐系统和基于合作的推荐系统。这三种推荐技术都存在着一定的不足,如在基于规则的个性化信息推荐技术中,随着规则数量的增多,规则的管理会变得越来越困难；在基于内容推荐的个性化信息推荐技术中,由于缺少语义信息,系统提供给用户的信息不能很好地满足用户的兴趣需求；在基于合作推荐的个性化信息推荐技术中,系统找到的相似用户某些情况下并不是与当前用户兴趣最相似的用户,导致最终提供给当前用户的信息不是他最感兴趣的信息等。为了解决现有个性化信息推荐系统的不足,本文在分析本体的概念,组成部分和构建工具等的基础上,以数字图书馆领域的部分概念为例建立了一个领域本体。文中不仅在原有的文本内容的表达上引入了本体理论,也在现有用户模型表达方式的基础上提出了一种改进的基于本体的用户兴趣模型表达方式,这种用户模型能比较完整地表达用户的兴趣。本体论的引入使得表达文本的关键词和用户模型关键词之间不再是简单的匹配而是语义层面的匹配,系统推荐信息的质量得到了较大的提高,能更好地向用户提供个性化的信息服务。