1、隨著企業(yè)自身業(yè)務和信息化建設的不斷發(fā)展與擴張,企業(yè)內部網絡的規(guī)模也急劇膨脹。同一時間,企業(yè)內部網絡上所保存的數據資源也呈爆炸性增長。為了能夠根據企業(yè)內網上的重要數據制定正確的發(fā)展計劃,如何在企業(yè)內網這個龐大的資源信息庫中獲得對企業(yè)有價值的數據資源,便成為了企業(yè)現(xiàn)在需要迫切解決的問題。
　　目前,通用搜索引擎雖然能夠提供大量的搜索結果以此滿足大部分普通用戶的需求,但這些結果不僅很難滿足企業(yè)的特殊需要,而且不具有足夠的導向作用。更重要

2、的是搜索結果經常出現(xiàn)網頁覆蓋率較低、信息更新不及時等問題。而企業(yè)內網搜索引擎能根據企業(yè)的需要對關鍵算法進行定制,它只抓取與企業(yè)相關的數據資源并對檢索出來的結果進行有效的排序,使其搜索內容針對性更強,更具有企業(yè)導向性,所以企業(yè)內網搜索引擎便成為一個解決該問題的有效方案。
　　本文著重研究搜索引擎所使用的關鍵技術與算法,并根據企業(yè)需求的特殊性對其進行改進創(chuàng)新,完成企業(yè)內網搜索引擎所需的功能。同時,對復雜網絡學科中的搜索算法進行創(chuàng)新,力

3、求將其應用于大型服務器的本地文件檢索系統(tǒng)中,增強企業(yè)內網搜索引擎的功能。
　　本文主要提出了三個新算法,分別是基于域名的鏈接過濾算法、基于向量空間模型的多因素評分算法和路徑壓縮搜索算法:基于域名的鏈接過濾算法通過對鏈接進行分析,能夠有效的阻止網絡爬蟲下載與企業(yè)無關的數據,提高網絡爬蟲的性能,同時增加搜索結果的準確率和搜索效率;基于向量空間模型的多因素評分算法是對現(xiàn)有的相關性評分算法進行改進,該算法綜合考慮影響相關性評分的各種因素,