近年来,计算机应用在各种行业迅速普及,许多领域都建立了各自的数据库,数据量日益增加,并将一部分可公开的信息在万维网上发布;万维网上的各类多媒体数据更是爆炸性地增长,迅速发展为包括文字、图像、声音各种类型数据的数据仓库。面对这样庞大的数据仓库,数据挖掘必不可少,尤其是针对多媒体数据库的检索系统更为需要。然而,目前大多数检索系统仍然是基于描述的检索系统,对于图像等媒体数据也是在图像描述的基础上建立标引和标识(如关键字、标题等)、执行检索,这样的标引随意性较大,检索结果质量较差。为此,本文引入了一种基于内容的检索系统。它提取图像本身的特征(例如颜色、纹理等特征)建立标引和标识,检索时计算特征的相似性并采用查询求精的方法,查询结果质量较高。本文首先介绍了数据挖掘理论,尤其是万维网数据挖掘与多媒体数据库,并针对此基于内容的检索系统,分析了其中的多媒体目标模型,查询树,查询求精等模型。对此系统进行查准率与查全率试验,对不同长度、不同媒体类型的文档进行检索,得出了较为理想的结果。最后,又试验证明了查询求精的必要性。