随着电子商务等应用的日益增多,对Web数据库的访问逐渐成为获取信息的主要手段,而传统的数据库检索技术只能返回满足用户查询条件的结果,完全没有考虑到用户的偏好和兴趣,不能有效的为用户提供他们感兴趣的信息。针对这个问题,基于偏好的数据库查询技术应运而生,该技术在处理查询时考虑到用户的偏好和兴趣,返回的结果能满足用户的偏好,使得查询变得更加有效。用户偏好的表示当前主要有两种方法：定性方法,定量方法。由于用户的偏好都是基于一定的上下文环境,在此基础上又出现了基于上下文的偏好。但是现有的偏好表达模型存在一些问题,例如定性的方法不能表达不同程度的偏好,而定量方法很难构造出复杂的偏好。此外,现有的基于上下文的偏好中的上下文条件都是精确的,而用户查询意图往往又是模糊的或不精确的,因此基于精确上下文的偏好不能够很好的满足用户的查询特点。基于以上问题,本文提出了基于柔性上下文偏好的查询。提出了柔性上下文偏好的形式化表示方法及对基于柔性上下文偏好的查询结果的排序方法。把定性方法和定量方法结合起来,使用带偏好度的二元偏序关系来表示偏好,在一定程度上解决了以往的偏好表示方法表达能力不强和不能表示复杂偏好的问题,使用模糊集理论对偏好关系中的精确上下文进行柔性扩展,使得偏好模型更加符合人们的查询习惯。把同一上下文条件下的所有偏好综合起来,产生每个元组的综合偏好度,并基于此为每一个上下文条件产生按照元组对此上下文条件下所有偏好的满足程度排序的序列。把所有的序列进行聚簇,产生少数的代表性序列以节省存储空间。在用户的查询来临时,使用这些序列及其相对应的上下文条件来给用户快速提供按照偏好度排序的结果。实验及分析表明,本文提出的基于柔性上下文的偏好模型及查询结果排序方法能够很好的满足用户需求和偏好；与解决同类问题的方法相比较,具有较强的偏好表达能力和较高的排序质量及执行效率。