随着“中国科技论文在线”中论文数量的增加,如何才能找到用户关注度高的论文成为了关键问题,这将有利于了解哪些研究内容是目前主流研究的内容以及学者们所关注的领域等。同时也可以根据用户所关注的问题快速地从海量数据中找到符合用户个性化要求的内容,实现对不同用户呈现不同的页面效果,从而达到对用户的个性化信息服务。现有的信息服务系统存在着非常明显的缺憾,比如说检索集中、资源分散、对所有用户都呈现出同样的显示效果,而且各自独立门户,不同的信息源采用的服务机制不同,不同的服务使用的身份论证机制也不一样等等。要想解决这些问题,关键是要把Internet从接受用户的请求的被动方式转化为了解用户需求的主动方式,实现Internet系统主动的对用户提供信息服务。如何有效的从海量的数据中获取到有用的信息,如何及时的从迅速更新的信息中获取到最新的信息,如何使信息检索与推送的智能水平有所提高,以及如何满足不同用户的各种个性化需求等,这些都是需要新的信息服务系统及时解决的问题。个性化信息服务将会成为未来信息服务的主流模式,它实现的是信息主动去找人,按照用户的需求进行服务。本文把从“中国科技论文在线”网站中获取到的基本数据作为训练集,采用遗传算法得到用户关注度公式中各个参数的权值,确定了用户关注度公式,得到论文的用户关注度,进而得到关键词的关注度,以便分析研究领域的关注度,并通过对用户信息的分析确定用户需求,从而建立用户需求模型,然后以此为依据结合用户的个性化定制,为用户提供个性化信息服务。