Webは急速な進歩を遂げ, ユーザは増え続ける情報にさらに注意を払う必要が出てきた. ユーザの情報を処理する能力には限界があり, 膨大な情報の中から最適な情報に辿りつくことは困難である. このような問題を解決するために近年ユーザごとにWebサイトの出力形式を動的に適合させる技術に注目が集まっている. この技術はユーザの個人のアクセス履歴, 他のユーザのアクセス履歴を利用し, 検索キーワードだけではわからないユーザの文脈を明かにする. 本稿ではユーザプロファイリング技術を紹介し, 個別化するWebサービスについてまとめる. そして現在著者らが行なっている閲覧履歴を元に生成したユーザの興味プロファイルを用いて検索ランキングを改善する手法について述べる.