对等网络（P2P，Peer-to-Peer）作为一种新兴的网络计算模式，打破了传统的C/S模式，其应用越来越广泛。但是随着对等网络规模和用户量的增加，P2P环境下的信息量也随之飞速增长，给用户在搜索、定位和获取信息资源上都带来了巨大的困难。对等网络信息搜索技术是解决这一问题的重要手段。较好的信息搜索技术不但能够提高搜索命中率，减轻节点负载，降低网络开销，还能够根据用户的兴趣提高搜索性能，为用户的搜索节省时间。 针对目前非结构化P2P网络泛洪搜索机制的盲目性所引发较大网络流量的问题，提出一种基于语义的改进搜索算法。为每个节点引入朋友节点，根据节点间的兴趣相关度，逐步聚集具有相似兴趣的朋友节点信息，利用信息资源聚集程度将网络中的节点进行逻辑上划分为逻辑超节点和普通节点。根据历史成功搜索记录更新朋友信息，以减少缓存对象替换的频率，同时也不断的更新逻辑超节点，从而减小搜索范围，提高搜索效率。实验表明改进算法有效地减少了网络信息流量。 最后本文对改进的基于兴趣的搜索方案进行了分析和模拟实验，相比于传统的非结构化系统中的搜索机制，本文所提方案提高了搜索效率，缩短了搜索路径，并且减少了系统中的消息流量。