随着异构网络的快速发展，使得移动用户能够接入异构的无线网络，充分利用异构网络的资源。如何合理的在数据搜索中利用异构子网，关系到网络搜索效率的提高。兴趣网络也逐渐受到搜索领域的关注。因此，对异构的兴趣网络中的资源搜索技术的研究具有重要意义。本文提出了基于异构的兴趣网络的δ聚集搜索算法。首先分析了兴趣网络的网络拓扑特点，提出了描述网络聚集特点的兴趣聚集参数δ，当搜索半径与δ越匹配，所得到的搜索性能越好。异构的网络同时支持多个不同传输速率的子网，通过对异构的兴趣网络的分析，提出了δ聚集搜索算法。算法中根据所请求的资源选择不同的搜索范围，当搜索资源在本兴趣社区内，进行区域泛洪；否则，通过时延估计来选择网络。根据所选网络的不同进行不同的搜索。仿真结果证明，在异构兴趣网络中，该算法比现有的泛洪搜索有更好的搜索性能。本文提出了基于博弈的δ聚集搜索算法。针对异构兴趣网络中的网络选择问题，算法中节点先根据博弈策略得到的收益值选择网络，网络再根据申请节点在博弈中所得到最优收益值进行带宽分配，该算法避免了节点根据时延估计选择网络时所造成高速子网拥塞情况的出现。仿真结果证明，基于博弈的δ搜索算法可以很好的减小网络的丢包率