当前医疗服务正步入大数据时代,大数据将从新知识的产生、医疗质量的提高、个体化医疗和临床决策等多个层面推动医疗模式从以医师为中心向以患者为中心的改变。医疗健康是一个以医疗健康知识为核心的行业,医生或行业专家所具备的医疗健康知识是向患者提供医疗健康服务的基础。随着现代科技与医学事业快速发展,医疗健康服务模式也发生了历史性变化。当前的医疗服务模式正从传统的面对面式的“人工服务模式”转向新型的基于大数据分析的“智能知识服务”模式。在这个转换过程中,医疗健康行业所面临的问题之一是“如何将迅猛增长的医疗大数据,转变为计算机可理解、可利用的医疗知识,并加以分析利用”。针对以上问题,本文研究并实现了构建于语义健康知识库之上的语义知识获取与个性化干预方案推送系统。主要研究内容包括： (1)结合领域知识特点和应用需求,构建了医疗健康领域本体库。(2)研究引入本体后的改进的基于规则和协同过滤的个性化推荐模型,并研究了适用于医疗健康领域的本体相似度计算算法。(3)为实现主动的个性化知识推荐,融合语义Web技术及语义健康知识库,实现了结合语义规则和案例推理的个性化健康知识推荐系统。总之,本文构建了医疗健康本体库,采用TDB存储方法,提高了存取效率。针对医疗领域本体,实现了医疗健康知识的个性化语义搜索,使计算机能够更好的理解知识和查询的目标,以使得检索在查准率和查全率上得到提高,从而为用户提供更为准确的健康知识查询服务。实现了医疗健康领域的推荐服务,即基于规则和案例推理的个性化运动处方推荐系统,研究并验证了推荐模型和相似度算法在医疗健康领域的应用。