搜索引擎技术一直是近年来互联网上的热门应用技术，它已成为人们获取信息资源一个重要的途径，人们越来越依赖于搜索来了解自己所关心的信息。但目前普遍应用的搜索引擎无法准确地理解用户意图，针对不同用户的查询请求，往往返回同样的检索结果，而非面向用户的个性化信息，使检索者不得不消耗时间和精力从大量干扰信息中选择目标信息。因此，面向用户的个性化搜索逐渐成为搜索引擎技术的热门研究方向。而搜索引擎排序算法作为搜索引擎技术的核心，它直接关系到用户的最终体验和搜索引擎系统的质量，这也是本文研究的重点。首先，本文对搜索引擎的基本原理和在个性化搜索方面的研究成果进行了探讨和分析，明确了目前个性化搜索引擎的研究方向。其次，用户模型作为搜索引擎个性化的关键，对于用户通过搜索找到符合其要求的结果具有重要意义。通过分析用户模型的构造理论和方法，提出适用于本文要求的用户模型。再次，在分析了传统搜索引擎排序算法优缺点的基础上，本文设计出一种基于BP神经网络模型的排序算法，该算法利用了神经网络具有的模式识别能力，有效地将用户兴趣和搜索引擎技术结合起来，使得搜索结果更加符合用户的搜索要求。最后，通过实验验证了算法的有效性，并设计实现了基于本文所提出理论的系统，进一步证明了其可行性。本文所研究的内容有效分析了个性化搜索的实际问题，对个性化搜索的研究有一定的参考价值，具有实际的研究意义和应用价值。