随着互联网的兴起和信息时代的到来，Web信息获取技术成为当今世界上一大研究的热点。如何最准确的获得人们感兴趣的信息，成为Web信息获取技术研究的重中之重。然而由于互联网内部的多样性以及文档结构的复杂性，Web信息获取技术的研究具有一定的困难，很难涵盖所有范围，专业搜索引擎成为解决这一问题的主要方法。本文选取当今世界上公认最好的计算机专业科学文献搜索引擎Citeseer进行研究，试图提出一种方案，使科学工作者根据自己的兴趣能更加方便、准确的通过Citeseer网站获取计算机类文献。 本文的工作包括： 1．针对Citeseer网站的文献搜集和分析 在对互联网上的信息进行处理时，常常要将分布在互联网各处的Web页面下载到本地供进一步处理，因此本文设计网络爬虫，根据Citeseer网站中文献页面对应的链接具有的特定形式，将文献页面的Html源代码下载到本地数据库中；再根据文献页面显示样式所具有的特定规律进行分析，根据需要从中提取各类信息，分类存储到数据库各个表中，以供进一步研究使用。 2．基于内容和拓扑结构的文献质量评价 本文在Citeseer搜索的结果文献集的基础上，分别根据内容和拓扑结构对这些文献进行重新评价，根据评价结果对文献集进行重新排序，以找到感兴趣的文献。本文中基于内容的文献质量评价根据事先提供的好文献构造“语境图”找到各类样本，分类算法采用朴素贝叶斯理论；基于拓扑结构的文献质量评价采用PageRank算法进行。实验结果表明，这两种评价方法分别从主观和客观角度体现了文献的质量。 3．提出基于内容和拓扑结构相结合的知识决策系统框架 由于基于内容和拓扑结构的方法分别从主观和客观的角度评价文献质量，本文将这两种方法相结合提出一种应用于Citeseer文献搜索引擎的知识决策系统框架。具体表现为根据Citeseer搜索的结果文献集先用基于内容的方法提取出相关文献，再根据PageRank算法对这些文献从客观上进行排序。本文选取比较熟悉的两个领域进行实验，结果表明这种方法具有一定的效果。