本論文では,ユーザが編纂した情報に基づく`情報推薦システムの開発を目的とする.個人によって編纂された幅広い情報を用いた推薦を行うために,ソーシャルブックマークサーピスを対象とする.適切な情報を抽出するため,Web上から各ユーザのデータを収集,ユーザ関連度を解析するシノステムを構築したぶ興味の類似した複数のユーザが相互に関連する情報を持つと仮定し,ユーザ間の情報共参照性をネットワークとして表現する.ここから各ユーザを中心とする部分グラフを抽出することで情報を推奨する.さらに本論文では,指定ユーザと類似した嗜好を持つユーザの関連性をグラフとして表示し推薦情報を提示するWebシステムを構築し,提案手法の有効性について検討する.In this paper, we develop the interested information recommendation system based on the user's compiled information. This system targets Social Bookmarks Service(SBM). For finding appropriate interested information, we collected each use's bookmark entry on web, and developed system which analyze user's association. We assume that users to whom interest is similar have associated information and subgraph that conters on each user from this network. And we develop web service to recommend new interested information.That service has list of the user who has similar preference to specified user, subgraph to the user,System to present recommended information to user.