目前,搜索引擎技术是互联网的一个非常热门的研究领域,并且出现了一批非常优秀的搜索引擎。但目前大多数的搜索引擎以线性列表的形式为用户返回搜索结果,而搜索结果往往是成千上万的,这使得用户可能用很多时间才能找到自己需要的结果。如果对搜索的结果进行聚类,把搜索结果组织成具有层次的类结构,并给每个类赋予一个具有良好描述性的标签,那么将会大大减少用户查找自己所需要的结果的时间。我们论文的主要工作是实现了DIRS(Document Information Retrieval System)系统, DIRS系统是基于Eclipse Plug-in机制的一个对HTML文档进行检索并对搜索结果进行聚类的搜索引擎。DIRS系统实现了从索引、检索整个过程,并提供了丰富的附加功能,比如DIRS系统提供了让用户对搜索结果进行评分的功能,使得用户对搜索结果的评价可以影响到最终的搜索结果的显示。在此基础上,我们还实现了一个聚类模块。聚类模块所使用的聚类算法具有两个重要的特点:Semantic(语义的),Hierarchical (层次的)。这一方法的主要思想是首先根据语义信息找到具有良好描述性的类标签,然后将类标签组织成一棵有层次的标签树。在标签树的基础上,将相关的文档分配到各个标签下,最后确定每个类的实际内容,完成类别树的构建。本文将详述如何使用隐含语义分析的方法来发现类别标签以及将标签组织为层次型标签树。最后,我们使用经典的向量空间模型来实现文档的分配。