随着网络技术的迅猛发展，在网络上检索信息已经成为当今人们获取信息的重要手段。WWW是INTERNET的一个关键组成部分，随着信息量不断积累，其已经成为一个巨大的信息库。在这巨大的信息海洋中，有效、准确、快速地搜索自己所需要的信息显得越来越重要，许多搜索引擎便随之诞生了。 虽然搜索引擎的使用给人们带来了便捷，但目前的搜索引擎仍然存在不少的局限性，主要是返回过多无用信息及信息无关等方面的问题。造成这些问题的原因实质上在于传统的搜索引擎大多采用全文检索技术，对要检索的信息仅仅采用机械的关键词匹配来实现。本文基于参加教育部博士点基金项目(01JB870003)《多文种文本挖掘与知识发现》项目研究的基础上，结合搜索引擎的历史和现状，分析搜索引擎存在的问题，并对搜索引擎的优化做出研究。 本文对搜索引擎的研究主要包括：通过优化信息采集机器人，优化搜索引擎的数据更新的速度和效率；将WEB的内容挖掘和结构挖掘的思路应用到引擎中来，以优化引擎的数据，尽量减少无用的数据； 采用主题词标引的方法，对网页进行适当的分类，并利用系统本身所具备的几个信息知识库，通过与用户一定的信息交互，使用户逐渐靠近自己所真正想查找的内容，从而改进搜索引擎因用户的表达不清或未能切实表达而造成的检索结果偏差，也减少用户自己提供检索词时所面临的困难，反馈给检索用户尽可能精确的信息； 使用WEB的日志挖掘技术，对用户进行分类并对他们的行为进行分析，从而可以为用户提供个性化的服务，同时也可为进一步改进本搜索引擎提供依据。