信息检索的目的是从海量数据中找出符合用户需求的信息。在互联网应用中,存在大量关于信息如何检索的需求,这些需求分布在各个应用中,这种情况一方面导致大量冗余工作的产生,另一方面,由于传统关系数据库的局限性,造成了信息检索效率过低和检索结果的查全率、查准率不高的问题。针对以上问题,本文在查阅国内外最新文献和研究成果的基础上,对于信息索引的可移植性提出了一种基于语义本体的可配置信息索引方法,对索引结构的各项组成、属性约束进行分析,同时对分布式架构的组成和自适应调整过程进行总结,通过本体技术对索引结构和分布式结构建立语义本体模型。同时对于提高信息检索的查全率和查准率问题,本文将基于用户行为的查询扩展方法和基于词频统计的查询扩展相结合,设计了一个基于Web语义的查询扩展结构。通过对索引结构和分布式结构所建立的本体模型进行规则推演和应用,结果表明该方法具有高度的可配置性和可扩展性。最后使用搜狗搜索引擎共享的查询日志和语料库对基于Web语义的查询扩展方法进行实验和分析,结果表明该方法在查询语义扩展、检索结果扩展以及查询结果的准确率上具有良好的性能。