Με την πραγματικότητα των υπέρογκων και ολοένα αυξανόμενων πηγών κειμένου στο διαδίκτυο, καθίστανται αναγκαία η ύπαρξη μηχανισμών οι οποίοι βοηθούν τους χρήστες ώστε να λάβουν γρήγορες απαντήσεις στα ερωτήματά τους. Η παρουσίαση προσωποποιημένου, συνοψισμένου και προκατηγοριοποιημένου περιεχομένου στους χρήστες, κρίνεται απαραίτητη σύμφωνα με τις επιταγές της συνδυαστικής έκρηξης της πληροφορίας που είναι ορατή σε κάθε "γωνία" του διαδικτύου. Ζητούνται άμεσες και αποτελεσματικές λύσεις ώστε να "τιθασευτεί" αυτό το χάος πληροφορίας που υπάρχει στον παγκόσμιο ιστό, λύσεις που είναι εφικτές μόνο μέσα από ανάλυση των προβλημάτων και εφαρμογή σύγχρονων μαθηματικών και υπολογιστικών μεθόδων για την αντιμετώπισή τους. Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, δημιουργήθηκε ένας ολοκληρωμένος μηχανισμός ο οποίος μπορεί αυτόματα να αναλύει κείμενα του διαδικτύου προκειμένου να εξάγει λέξεις-κλειδιά. Μέσα από αυτή την ανάλυση προκύπτουν οι σημαντικότερες προτάσεις του κειμένου που το χαρακτηρίζουν και οι οποίες μπορούν, αν συνενωθούν, να αποτελέσουν μια σύντομη περίληψη του κειμένου. Ο μηχανισμός αξιοποιεί γνώσεις για την κατηγορία του κειμένου καθώς και για τις προτιμήσεις που παρουσιάζουν οι χρήστες του προκειμένου να βελτιώσει και να φιλτράρει τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται. Το σύστημα που κατασκευάστηκε έχει τα εξής βασικά υποσυστήματα: μηχανισμός ανάκτησης δεδομένων και εξαγωγής χρήσιμου κειμένου από τον παγκόσμιο ιστό, μηχανισμός εξαγωγής λέξεων-κλειδιών από το πηγαίο κείμενο, μηχανισμός κατηγοριοποίησης κειμένου, ο οποίος μπορεί να συμμετάσχει στη διαδικασία εξαγωγής περίληψης και να ενδυναμώσει τα αποτελέσματά της, μηχανισμοί προσωποποίησης περιεχομένου στο χρήστη και φυσικά, μηχανισμός εξαγωγής περίληψης. Οι παραπάνω μηχανισμοί είναι ενσωματωμένοι σε ένα σύστημα αποδελτίωσης, το PeRSSonal, το οποίο χρησιμοποιείται για την ανάκτηση / προεπεξεργασία / κατηγοριοποίηση / προσωποποίηση και περίληψη άρθρων από ειδησεογραφικούς τόπους του διαδικτύου. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η ενίσχυση των υπαρχόντων διαδικασιών του μηχανισμού με καλύτερες και αποτελεσματικότερες μεθόδους και αλγορίθμους, καθώς και η δημιουργία μιας desktop εφαρμογής που θα αξιοποιεί στο έπακρο τις δυνατότητες παρουσίασης του συστήματος μέσω του κλασικού client-server μοντέλου. Πιο συγκεκριμένα, αναβαθμίζονται όλα τα στάδια λειτουργίας του μηχανισμού. Έτσι, το στάδιο ανάκτησης δεδομένων από τον ιστό ενισχύεται με έναν νέο, πιο αποτελεσματικό crawler. Ο αλγόριθμος που υλοποιείται σε αυτό το στάδιο λαμβάνει υπ' όψιν του, μεταξύ άλλων, και τον ρυθμό μεταβολής των RSS Feeds που αναλύει προκειμένου να αποφανθεί αν θα επισκεφθεί τη σελίδα του νέου. Αποφεύγονται έτσι άσκοπες εκτελέσεις της διαδικασίας του crawling και ουσιαστικά εξοικονομούνται πόροι του συστήματος. Παράλληλα, οι αλγόριθμοι αναγνώρισης και εξαγωγής χρήσιμου κειμένου έχουν ενισχυθεί και βελτιστοποιηθεί ώστε να εκτελούνται ταχύτερα και να επιστρέφουν με υψηλότερη ακρίβεια το περιεχόμενο που ανταποκρίνεται στο ωφέλιμο κείμενο μιας ιστοσελίδας. Η διαδικασία προεπεξεργασίας του κειμένου και εξαγωγής των λέξεων-κλειδιών από αυτό, έχει επίσης βελτιωθεί σημαντικά. Οι αλγόριθμοι πλέον δέχονται ρύθμιση μέσω παραμέτρων που μεταβάλλονται ανάλογα με το κείμενο και την πηγή του. Επιπλέον, το σύστημα μπορεί να αναγνωρίσει κείμενα όλων των βασικών γλωσσών με μια αρθρωτή (modular) αρχιτεκτονική. Παράλληλα, η διαδικασία εύρεσης λέξεων-κλειδιών έχει ενισχυθεί με την δυνατότητα εξαγωγής των ουσιαστικών του κειμένου, που συνήθως φέρουν το μεγαλύτερο ποσοστό ``νοήματος'' μιας πρότασης, και γενικότερα δυνατότητα αναγνώρισης των μερών του λόγου των προτάσεων. Ακολουθώντας, βρίσκονται οι μηχανισμοί κατηγοριοποίησης κειμένου και εξαγωγής της περίληψης αυτού οι οποίοι επίσης έχουν ενισχυθεί και παρουσιάζουν καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με την αρχική έκδοση του συστήματος. Η διαδικασία περίληψης έχει βελτιωθεί σημαντικά με τεχνικές που αξιοποιούν τη γνώση του συστήματος τόσο για το ίδιο το κείμενο όσο και για τον χρήστη που ζητάει την περίληψη. Η διαδικασία κατηγοριοποίησης επίσης επωφελείται από την περίληψη του κειμένου αξιοποιώντας τη, ως μικρότερη και συνοπτικότερη έκδοση του αρχικού κειμένου, προκειμένου να αποφανθεί σε περιπτώσεις που δεν είναι εντελώς ξεκάθαρο σε ποια κατηγορία ανήκει το κείμενο. Η διαδικασία ολοκληρώνεται με την προσωποποιημένη παρουσίαση των αποτελεσμάτων στη μεριά του χρήστη. Ο αλγόριθμος προσωποποίησης λαμβάνει υπ' όψιν του πολλές παραμέτρους, μεταξύ των οποίων το ιστορικό περιήγησης, οι χρόνοι που μένει ο χρήστης σε κάποιο άρθρο και οι επιλογές του στην εφαρμογή για να παράγει το προφίλ του. Ο αλγόριθμος προσωποποίησης που προτείνεται ουσιαστικά ``μαθαίνει'' από τις επιλογές του χρήστη και προσαρμόζεται στις πραγματικές προτιμήσεις του με το πέρασμα του χρόνου. Έτσι το σύστημα μπορεί να ανταποκρίνεται στις διαρκώς μεταβαλλόμενες προτιμήσεις των χρηστών. Στην τελική φάση της ροής της πληροφορίας, τα αποτελέσματα επιστρέφονται στην εφαρμογή που τρέχει ο χρήστης στην επιφάνεια εργασίας του και που αποτελεί μέρος της παρούσας εργασίας. Ο σκοπός της client-side εφαρμογής είναι να αξιοποιήσει και να παρουσιάσει την πληροφορία που εκτιμάται ότι ενδιαφέρει τον χρήστη, μορφοποιώντας την κατάλληλα ώστε να είναι πραγματικά χρήσιμη και ευανάγνωστη. Σκοπός δεν είναι να ``πλημμυριστεί'' ο χρήστης με ακόμη περισσότερη πληροφορία από αυτή που μπορεί να βρει μόνος του στο διαδίκτυο, αλλά να φιλτραριστεί αυτή ώστε να αντιπροσωπεύει πραγματικά τα ενδιαφέροντα του χρήστη. Η εφαρμογή που αναπτύχθηκε στηρίζεται σε standard πρωτόκολλα τόσο μετάδοσης όσο και μορφοποίησης της πληροφορίας και είναι εύκολα παραμετροποιήσιμη από τον χρήστη, ενώ παράλληλα προσφέρει πλήθος λειτουργιών που την καθιστούν ικανή να αντικαταστήσει τις κοινές μεθόδους καθημερινής ενημέρωσης που χρησιμοποιούν οι χρήστες του διαδικτύου. / The aim of the current thesis is the amendment of the existing procedures of the mechanism that was constructed with better and more effective methods and algorithms, as well as the development of a desktop application which shall exploit to the maximum the presentation capabilities of the system though the classic client-server model. More specifically, all the operation stages of the mechanism are upgraded. Thus, the data retrieval stage is improved with a new, more effective web crawler. The implemented algorithm at this stage takes into consideration, among others, the modification rate of the RSS Feeds that are analyzed in order to decide if the article's page should be fetched. In this manner, unneeded crawling executions are bypassed and system resources are conserved. Furthermore, the recognition and useful text extraction algorithms are enhanced in order to run faster and return with higher precision the content which responds to the useful text of an article's page. The text preprocessing keyword extraction unneeded are also significantly improved. The algorithms now are parametrized and are adjusted according to the text and its origin. Moreover, the system can recognize the texts language through a modular architecture. In addition, the keyword extraction procedure is enhanced with noun retrieval capabilities. Nouns usually baring the most semantic meaning of the text are now identified and can be weighted accordingly. This subsystem is also designed to support multimedia content which will be correlated with keywords. One step more, the categorization and summarization mechanism are improved with heuristics that deliver better results than the initial version of the system. The summarization procedure has improved significantly with techniques that utilize the system's knowledge not only for the text itself, but also for the user requesting the summary. The categorization procedure is also benefitted by the text's summary using it as a shorter, more meaningful version of the initial text, in order to decide in occasions that the categorization of the full text does not give clear results. The procedure concludes with the personalized presentation of the results on the user's side. The personalization algorithm takes into consideration many parameters, along which the browsing history, the times spent by the user at a text's summary or full body, etc. The algorithm is also "leaning" by the user choices and adjusts itself to the real user preferences as time passes. Thus the system can actually respond positively to the continually changing user preferences. In the φnal stage of the show of information, the results are returned to the application that the user is running on his/her desktop and the development of which is part of this thesis. The aim of the client side application is to utilize and properly present the information that the system has decided to be user-interesting. This information is suitably formatted so as to be really useful and readable on the desktop application. We are not targetting to the "information flooding" of the user, but contrary, to the filtering of information in order to truly represent the user's interests. The developed application is based on standard protocols for the transmission and formatting of information and is easily adjustable by the user, while it also offers many functions which make it able to replace the common methods for the user's everyday internet news reading needs.