不同用户由于背景知识不同，兴趣爱好不同，信息需要不同，他们访问的往往都只是Web上某一个特定的资源子集，是关于某一特定领域的。而目前大多数的检索系统采用关键词输入方式进行检索，对所有的用户都是千篇一律的界面、检索方式和检索结果。用户无法准确地表述自己对特定领域内信息的兴趣和需求，即使是使用了先进的搜索技术，也不能在一个相对较短的列表中向用户提供精确的信息，实际上大多数情况下检索结果中的文档对用户而言有一半以上是不相关的。其中一个主要的原因就是：同一个关键词对不同的人、在不同的领域、不同的时间和地点都可能表达不同的意思，因此一个关键词是不能确切地反映一个用户对特定领域内信息的特定需求的。因此通用的信息检索需要与特定领域信息处理技术相结合。 本文研究智能信息检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用。本体作为领域模型，提供了人们对领域概念和概念层次的共同理解，同时其应用也有效地降低了对自然语言理解技术的依赖。 本文在系统地介绍信息检索研究现状的基础上，对基于本体的个性化检索系统的基本结构、方法及相关技术进行了研究，并在此基础上提出了一种基于本体的个性化信息检索系统模型。本文首先对个性化信息检索的发展和现状进行了简要综述，并对本体做了介绍。然后，从现有信息检索存在的问题入手，提出一种基于本体的个性化信息检索系统模型，并对模型中的关键技术——自动创建用户模型技术进行了研究。自动创建用户模型研究是本文的重点。我们提出了一种基于本体表示的用户兴趣模型。其次介绍了整个系统的思想以及整个系统的总体框架。最后我们对本文的研究以及进一步的研究做了总结。 本文的工作和贡献主要体现在以下几个方面：①提出一种改进的用户兴趣模型，基于本体的用户兴趣模型；②提出如何可以更接近用户兴趣的计算文档与概念相似度的公式；③提出利用用户的反馈信息更新用户模型的算法。