随着网络技术的飞速发展，互联网上的信息不仅在数量上以几何级的速度增长，在形式上也变得多种多样。多媒体信息正在逐步的取代传统的文本信息，成为人们上网了解信息的第一选择。传统的搜索引擎专注于文字的搜索，对视频、图片等多媒体信息搜索的支持远远满足不了人们的需求。针对这种情况，本文设计了一种专门针对于互联网视频的搜索引擎，该搜索引擎通过分析挖掘视频的标题，评论等相关文本信息能较精确的搜索到视频信息，并通过分析用户日志提供个性化搜索。本文首先介绍了网络爬虫的实现原理及运行过程。该网络爬虫针对视频网站爬取视频相关文本信息，并将相关信息保存到本地。由于具有采集速度快，范围广的特点，使其能较好的满足用户对搜索引擎查找速度快，搜索范围广的要求。接下来，本文介绍通过对已有视频文本信息的分析挖掘而非对视频本身的分析来间接获取视频内容信息。介绍了中文分词的主流算法，并比较了这些方法的优缺点，并详细实现了正向最大匹配算法，为之后句子间相似度匹配算法提供了较好的分词效果。接着介绍对爬虫爬取到的视频评论进行过滤的方法，将情感评论，垃圾评论等对分析视频内容无关的评论过滤掉。采用计算相对词频来分析文本信息进而判断视频的内容。然后，详细介绍了根据用户日志判断用户查询意图的方法。首先介绍了用户日志挖掘的过程，详细描述了怎样对用户日志进行处理，并以Sogou用户日志为例进行处理，获得了满足后续分析的数据。提出一种基于句子相似度计算判断用户查询意图的方法，该方法根据用户日志判断查询词与哪类视频的相关度最大来确定用户的查询意图。最后，分别用实验验证了网络爬虫的爬取效果，垃圾评论过滤，句子相似度匹配算法的正确性和可行性，并将这些功能有机的结合在一起实现了一个面向互联网视频的个性化搜索引擎系统。