گرانبار شدن اطلاعات یک مشکل عمده در وب کنونی به شمار می رود. برای مقابله با این مشکل، سیستم های شخصی سازی وب ارایه شده اند که محتوا و سرویس های یک وب سایت را با افراد براساس علایق و رفتار گردشی آن ها سازگار می کنند. یک مولفه ی اساسی در هر سیستم شخصی سازی وب، مدل کاربر آن است. محتوای صفحات یک وب-سایت را می توان به منظور ایجاد مدل دقیق تری از کاربر مورد استفاده قرار داد، اما رویکردهای مبتنی بر کلمات کلیدی نگرش عمیقی از وب سایت ندارند. اخیرا تحقیقاتی برای ترکیب کردن معنای موجود در وب سایت در نمایش کاربران آن انجام شده است. تمامی این تلاش ها یا از یک رده بندی یا واژگان شناختی خاص و دست ساخته و یا از واژگان شناختی های عمومی مانند wordnet برای نگاشت مشاهده صفحات به عناصر معنایی استفاده می کنند. با این وجود ساختن یک سلسله مراتب از مفاهیم بصورت دستی زمان بر و هزینه بر است. از سوی دیگر منابع معنایی لغوی عمومی از پوشش کم عبارات خاص دامنه رنج می برند. در این پایان نامه ما قصد داریم که هر دوی این نقص ها را برطرف کنیم. دستاورد اصلی ما این است که مکانیسمی برای بهبود نمایش کاربر در وب سایت بصورت خودکار و با استفاده از یک منبع معنایی لغوی جامع معرفی می-کنیم. ما از wikipedia، بزرگ ترین دایره المعارف امروزی به عنوان یک منبع غنی معنایی برای بهبود ساخت خودکار مدل برداری از علایق کاربر بهره برداری می کنیم. معماری ارایه شده شامل تعدادی مولفه است که عبارتند از: پیش پردازش اولیه، استخراج مفاهیم دامنه ی وب سایت، استخراج کلمات کلیدی از وب سایت، سازنده ی بردار کلمات کلیدی و نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم. دستاورد مهم دیگر استفاده از ساختار وب سایت برای محدود کردن خودکار مفاهیم خاص دامنه می باشد. سرانجام، آخرین دستاورد آن یک روش جدید نگاشت کلمات کلیدی به مفاهیم است. ارزیابی های ما نشان می دهد که روش پیشنهادی همراه با منبع معنایی لغوی جامع آن کاربران را بصورت موثرتری نسبت به روش کلمات کلیدی و نیز روش های بر مبنای wordnet نمایندگی می کند.