随着互联网的迅速普及和数字信息的爆炸式增长,各种海量化、碎片化的内容不断涌现,如何从这些异构驳杂的数据中检索有效信息对于搜索引擎挑战巨大。以网页链接为中心的传统搜索引擎通过关键字匹配的方式从互联网中检索信息,然后返回给用户相关链接。这种方式不能准确理解用户搜索意图,且返回的结果过于单一,包含的语义信息不够丰富,需要用户做多次检索。为了改善这种搜索模式的弊端,基于知识的搜索引擎已引起了业界的广泛关注。基于知识的搜索引擎技术核心是构建知识图谱,目前知识图谱相关研究已取得一定进展。但其对知识表示的方式主要是以较为简单的三元组形式将结构化数据组织,富含的语义信息不够丰富。而统一内容标签（Uniform Content Label,UCL）可以将互联网上杂乱无序的异构内容进行有效聚合,能够对互联网内容中的丰富语义信息进行统一格式编码。因此如何充分利用UCL对互联网信息进行富语义矢量编码的优势,构建以知识为中心的智能化搜索引擎极具研究价值。为此,本文结合UCL的优势,构建UCL知识图谱（UCL Knowlegde Graph,UCLKG）,并对智能化搜索相关技术进行研究。提出了基于语义环境相似度的实体消歧算法与基于表示学习和UCL语义感知的关系推理算法,实现UCL知识图谱（UCL Knowlegde Graph,UCLKG）的构建和更新。提出了针对搜索环境的动态主题挖掘算法DLDASE（Dynamic Latent Dirichlet Allocation for Search Environment）和基于SDP（Semantic Depency Parsing）依赖分析的查询式生成算法,提高搜索引擎对用户搜索意图识别和对知识语义解析的能力。本文的主要研究工作如下:（1）结合智能化搜索引擎的需求,针对如何将互联网中异构驳杂的数据进行语义关联的问题,提出了一种基于语义融合的UCL知识图谱构建方法。该方法首先解析Wikidata和百度百科离线语料库,并结合信息抽取工具抽取实体信息,完成基础知识库的构建;然后计算UCL中内容实体的语义权重,并借助实体消歧算法将UCL与基础实体库融合;最后提出基于表示学习和UCL语义感知的关系推理算法,实现UCL知识图谱的自动化更新。（2）针对传统搜索引擎不能有效识别用户意图且缺乏对内容的语义解析能力的问题,实现基于UCL的智能化搜索引擎,对其中涉及的关键技术进行研究。基于UCL的智能化搜索引擎主要从两方面对用户搜索信息进行处理。一是以用户兴趣为中心提供个性化搜索,提出了针对搜索环境的动态主题挖掘算法DLDASE,识别用户搜索意图,并结合用户意图和UCL文档的主题关联对搜索结果进行排序。二是以知识为中心提供内容语义解析服务,提出了基于SDP依赖分析的查询式生成算法将用户搜索的自然语言问句翻译为数据库查询语句,直接获取知识。（3）实现了智能化搜索引擎原型系统,并通过实验对其中涉及的相关算法进行验证。实验结果表明,相比于传统实体消歧算法,基于语义环境相似度的实体消歧算法消歧效果更好;相比于传统关系推理算法,基于表示学习和UCL语义感知的关系推理算法对“一对多”和“多对多”类型关系有更好的区分能力;相比于传统LDA算法,DLDASE算法更适合对在线语料进行动态主题挖掘;基于SDP分析的查询式生成算法对本文定义的四类基本问题的转换能力较好。