随着互联网技术的不断发展，出现了各式各样具有很多丰富功能的网站，人们对网络的需求也不只满足与以往的看新闻，查资料，越来越多的人喜欢在网络中记录自己日常的生活，用简短的状态来表达自己的心情，或者对某种事情的看法。网络不仅是一个展现数据的平台，而且变成了展现用户的一个窗口。这部分由用户所创造的数据与之前的经过专业编辑创建的数据不同，其具有数据更自由，方式更灵活，内容更丰富，角度更全面，响应更迅速的特点，因此对这类数据的研究有着很大的意义。然而，当前的搜索引擎因为一些技术上的一些限制很难有效地获取这类数据。文章将搜索引擎划分为数据抓取，索引建立，查询处理，数据展示四个模块，分析了每个模块在抓取这类数据时遇到的难题，并针对这些困难，提出了新的理论和解决方案。在数据抓取部分，以往学术界认为网页的变化遵循泊松过程，而本论文分析了不同时间断对网页变化规律的影响，并利用用户之间的相互亲密度修正该变化规律，提出了新的网页变化模型。在索引建立方面，提出了使用多种索引的方式，不但提高了结果的时效性，并且可以支持时间段内的统计数据查询。在数据排序中，改进了原有的以网页为基础的PageRank，考虑到了社区数据的新的属性，评论和回复，并且加入了用户的重要程度作为排序的指标。在数据的展示方面，提出了利用情绪将数据结果分类，以便于展示给用户更直观的数据。其次本论文以这些解决方案为基础，设计并实现了一个新型的面向社区网络的搜索引擎。文章的最后给出了实验结果，验证了系统具有很好的性能。