Web2.0环境下,互联网更注重用户的交互作用,用户之间可以自由地分享资源与想法,网络中的每一个个体都成为知识源,用户由单纯的知识消费者转变为生产者、发布者、传播者。生产的内容来源丰富、种类繁多、形式多样,这就造成知识资源的组织与管理更加复杂。同时用户需求也呈现出多样化与社交化的特点,人们已经不仅仅要求从互联网中获取知识与资源,还追求将现实生活延续到网络这个虚拟社会中。由此要求更加方便、高效、社会化的知识组织与管理技术方法,对用户收藏、共享的各种知识进行管理,并且能够方便、快捷地被其他用户获取这些资源,实现更加广泛的交流与共享。目前的知识服务平台系统孤立,数据量有限,不能实现跨域数据支持；对于不同形态、不同物理模式、不同格式的多种数据源的支持度低；现有的技术对于非结构化数据的支持不够；信息海量增长,知识需求者难以快速、准确地查找对自己“有价值”的知识,不能很好地满足用户个性化的需求；传统的知识服务模式大多基于专家服务的模式,知识服务的广度和力度都受到极大的限制,因此需要一种能够更加有效的促进知识交流、共享的方法,以提高知识服务的效率,扩大知识服务的范围。本文的研究重点是基于标签聚类的知识主题发现,主要以用户兴趣多元化的特征为依据,采用标签聚类的分析方法。在对国内外本领域研究工作进行较为全面的调研和总结的基础上,从标签的起源和发展过程入手,在对标签的优势和不足充分认识的基础上,依据标签、知识、用户的相互关系,提出基于标签聚类的知识主题发现模型。利用该模型,将凌乱的知识聚合成知识主题,在此基础上提出知识服务框架。最后以个性化知识推荐为例,进行知识服务框架的实证研究,验证基于知识主题的个性化知识推荐方法的有效性,及对于知识服务的应用价值。