Internet特有的时效性使得网络新闻正迅速进入人们的日常生活，与传统新闻相比，网络新闻具有多种优势，读者可以在网络上第一时间看到世界各地的新闻，容量大信息丰富，表现形式多样，新闻内容易于存储、复制等。但网络新闻服务具有内容服务领域中普遍存在的“rich data，poor information”现象，而要更好的发展下去，就要以满足读者的个性化阅读需要作为第一目标。但传统的HTML页面技术和HTTP无状态连接协议，却使得网络新闻服务尚没有摆脱传统新闻媒体采用的那种推送服务方式，服务系统缺少对新闻读者的个性化需求全面统一的定义。 本文首先对网络新闻服务进行了调研，指出了目前网络新闻服务的特点及不足，对用户阅读网络新闻时的习惯进行了总结，得出了用户的阅读特点，并对目前常见的个性化服务技术进行了综述。其次，对实验室的前期工作进行了总结，给出了遵守基于Web服务架构的新闻读者的个性化订阅框架和网络新闻服务模型框架。 在上述调研总结基础上，针对实验室的前期工作，提出了一个新的用户兴趣模型的建立方法和用户兴趣模型的更新算法，比较有效的提高了个性化新闻推荐的精度，在很大程度上避免了信息的重复和偏失，同时也改进了实验室前期工作中不足的地方。 最后，实现了一个基于Web Service架构B／S结构的个性化网络新闻服务系统。该系统使用了这个新的用户兴趣模型的建立方法及用户兴趣模型的更新算法，验证了算法的可行性。