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Web个性化服务是当前人工智能和信息技术领域研究的热门课题之一。以搜索引擎为主的信息检索技术并没有考虑用户的兴趣、偏好的不同，相同的关键词返回相同的结果。而且返回的结果良莠不齐，用户需在大量噪音中找寻有用信息。用信息过滤技术改进Internet信息检索系统已成为非常重要的研究方向，是个性化服务的基础。 利用用户模型可以更好的进行信息过滤。用户模型(User Model)是对一个类别的用户组或单个用户的描述。基于用户模型，计算机中可以表达、存储、复现用户模糊的、变化的兴趣特征，其中存储的用户信息构成了过滤条件，使得信息过滤更有效。 本文首先分析了目前Internet上个性化文本信息检索的研究和应用情况，以及以模糊逻辑、神经网络为代表的软计算的发展现状。借鉴ANFIS网络，提出了一种将神经模糊网络技术应用到用户建模中，建立个性化自适应用户模型，并应用于Web信息过滤的方法。文中讨论了以下几个关键问题： (1)Web页面和用户兴趣的表达，采用了向量空间模型(VSM)，将Web页面映射为向量空间中的内容向量PJ。在过滤之前，由用户输入检索关键词和若干Web页面作为样例，经分词抽取出用户的兴趣向量ui。 (2)信息过滤的目的是将Web页面分为相关Web页面集合R和不相关Web页面集合R。利用术语在R和R中的局部权重的不同，选择权重差别最大的那些术语作为特征术语，以确定和调整向量空间的维度，在降低向量空间维度的情况下，尽量保持模型的准确性。 (3)用户模型结构的建立，(模型的结构辨识)。利用模糊集合理论，建立了一组模糊IF-THEN规则，并用ANTIS网络实现。用户的兴趣向量ui和权重ri作为参数存储到网络中。PJ作为输入变量，输出量是系统对PJ和Ui相关度的评判值 互互RPredj。 （）用户模型参数的优化（模型的参数辨识人 采用的是 Candidat抑ank模式，在“学习一过滤一反馈一再学习一再过滤……”中调整参数。将用户的相关反馈 Ruseh和 Rpedj的差值作为误差信号，采用 Wdro一Hoff算法在线式学习，优化八。当与用户的交互达到一定程度后，进行离线式学习，对冰进行调整。 基于以上讨论，实现了一个基于模糊神经网络用户模型的信息过滤原型系统AUM＆IP，并利用该原型系统对gOOgle返回的 Web页面进行过滤。通过过滤前后准确度的比较，验证了该系统的有效性。 本文中的一些思想对类似的应用有一定的借鉴价值。