随着网络的发展和Web资源的丰富,利用Web全文信息检索系统来获取所需信息已经成为人们日常生活的重要组成部分,用户也越来越关注如何能够更加准确、高效地查找信息。本文对Web信息检索和系统实现的相关理论与技术作了介绍,对信息检索在Web全文信息检索中的应用进行了较深入的实践。本文从提高Web信息检索的针对性和聚焦度出发,提出并实现了一种基于DOM的中文内容网页视觉分块算法DVCPS。此算法结合HTML网页的结构和用户的视觉特征进行分析,在规则集和策略的指导下建立DOM树,进行不同语义块的分块解析。为提高Web信息检索的效率,加强系统与用户的动态交互,本文改进了一种适合网页在线聚类的Lingo算法,加强了算法的完备性,降低了部分情况下的时间复杂度。该聚类算法基于潜在语义分析理论,利用检索结果的摘要进行潜在概念的获取并作为聚类描述,通过词、短语、摘要构建相关矩阵,进行奇异值分解和相似度计算,实现了网页在线聚类。本文设计并实现了一个Web全文信息检索系统,介绍了系统的设计框架和主要组成模块的实现技术,并改进了Lucene的评分方法用于Web全文信息检索,对基于ICTCLAS的词索引和字索引进行了查询对比。系统对DVCPS算法和改进的Lingo算法进行了应用,实验证明分块算法提高了Web信息检索的针对性和聚焦度,网页在线聚类较好地改善了Web信息检索的效率,加强了系统与用户的交互。