伴随着互联网的发展，新闻搜索引擎已成为人们日常生活中获取新闻的一个重要方式。但目．前的新闻搜索引擎一般是面向全部的网民，在新闻源的选择上粒度较大，对特定区域内的新闻搜集并不全面。本文将新闻源从网站的级别降低到了网页级别，并提出了自动识别新闻源网页的方法。在北京大学局域网内进行了实验，设计实现了基于新闻源网页自动发现的新闻搜索引擎。 在本文中，作者阐述了新闻源网页自动识别中需要利用的技术，包括网页分析、网页信息提取等。另外，作者还介绍了在设计新闻搜索引擎中的问题，详细介绍了各模块的设计思路，包括网页搜集模块、存储模块、索引模块、检索模块。本文的创新点和主要贡献如下： ●针对目前新闻搜索引擎中新闻源粒度过大的不足，提出了新闻源网页的自动发现和更新方法。 ●针对新闻网页的特点，提出了自动提取新闻标题和新闻发布时间的方法。 ●针对新闻网页与索引型网页的结构，提出了自动识别两类网页的方法。 ●针对实验中的中文分词软件的不足，通过增加词库的方式改进了分词效果。 ●针对新闻搜索引擎特点，实现了北京大学校园网内新闻网页的自动搜集和查询系统。 作者开发的原型系统，有很大的改进空间，但它为下一步的研究工作提供了良好的平台。