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随着信息时代的到来，互联网已经成为人们获取和发布信息的主要平台。 从互联网信息获取的角度来看，如何在互联网环境中有效地进行信息搜索就显得尤为重要了。主题萃取和主题发现是互联网信息搜索的两项关键技术。本文第一部分着重研究了利用互联网环境中超文本的链接结构信息改善和提高主题萃取和主题发现技术。在归纳和总结了链接结构分析应用于互联网信息搜索的现状的基础上，本文提出了一种基于相似度的链接结构分析模型，并在此基础上给出了纯粹基于链接结构分析的主题萃取和主题发现的算法。 从互联网信息提供的角度，如何避免服务的瓶颈、有效地利用带宽就成为了互联网应用研究需要有效解决的另一个十分重要的问题。Web缓存技术在这一背景下成为互联网建构中一种广泛应用的技术。本文的第二部分构建了一种新型的基于Peer-to-Peer计算模型的分布式Web缓存共享系统。 具体地说，本文的主要贡献如下： 1．对链接结构分析及其应用于互联网信息搜索的研究现状作了较为详尽的分析和综述，并给出了未来可能的研究方向。 2．提出了一种基于相似度的链接结构分析模型。该模型从相似度的角度描述了链接结构分析方法应用于主题萃取的过程；借助该分析模型，可以深入地分析主题萃取的过程，为改善和提高主题萃取算法的性能奠定了理论分析的基础。 3．在基于相似度的链接结构分析模型的基础上，提出了新的纯粹基于链接结构分析的主题萃取和主题发现的算法框架。该算法仅使用链接的信息而能改善萃取的质量。同时该算法使得在查询蕴含多个主题的时候，用户能够搜索到那些次流行的主题。 4．利用一种自配置的Peer-to-Peer计算模型，给出了一种W6搜索与WEb缓存的若于关键问题研究 摘要 I’eer－toPeer结构下的自配置Web缓存共享系统。该系统的网 络的拓扑结构可以依据节点的兴趣而被自调整。同时，系统 实现了一种新颖的路由策略，这种策略是基于节点缓存内容 相似度的。另外，系统还采用了一种基于相似度的自适应跳 坛策略（selIad地table hopping Strategy）。