众所周知,目前大多数搜索引擎是基于关键词的简单匹配技术实现的,这种以词为中心建立关联的方式,使得搜索引擎存在以下的不足:主要表现在词汇关联性问题,同义词问题和复合词问题等方面。在总结传统搜索引擎的基础上,展开基于关键词扩展模糊查询算法的研究,提出智能搜索引擎的解决方案,并就方案中涉及的理论和关键技术进行深入的研究,主要包括以下工作。首先,针对智能搜索系统实现的要求,进行系统框架的详细分析,论述查询语句处理模块、信息查询处理模块和后期处理模块的主要功能和详细工作流程,展开基于关键词扩展查询算法的研究。其次,对关联性关键词、同义词关键词和复合型关键词的特性进行深入研究。根据关联性关键词的特性,建立关联性词表,将数据词典分成多个大类,每个大类又分为若干子类,通过两个词汇之间的距离来度量它们的相似度;根据同义词的特性,基于著名的语义词典WordNet建立模糊同义词词典,使用该词典对关键词进行同义词模糊查询扩展;根据复合词的特性,将合成关键词中的修饰词以及它所修饰的中心词根据同义词词典表进行扩展并重组,生成新的关键词进行查询。再次,通过对现有查询扩展技术的研究,提出一种基于动态知识库的查询扩展检索系统。根据关键词扩展算法,计算用户原始查询语句和经过关键词扩展处理后形成的关键词群之间的相似度,按相似度由高到低的顺序依次存入或修改到知识库中。知识库系统经过多次被使用后,就可积累一定数量用户的知识经验,逐渐建立起一个符合用户认识规律的知识库。最后,基于上述研究成果,对提出的算法进行了实验验证和结果分析。