随着人机交互技术的快速发展,以手势交互为代表的自然人机交互技术受到广泛欢迎。传统的信息搜索技术已不能完全适应手势交互的探索式搜索需求,这就需要手势交互过程中预测可能的查询意图以及提供多样化的查询结果列表来为用户提供引导,以发现更多有用的信息。因此本文针对手势交互的探索式搜索需求研究手势查询意图建模方法和多样化排序算法,主要工作包括:(1)分析了手势交互的快速发展给用户搜索带来的问题,阐明了本文的研究意义。调研了面向手势交互的探索式搜索的国内外研究和应用现状。(2)针对手势交互过程中产生的大量无用的手势操作问题,为了减轻查询负担和帮助用户获取所需内容,本文基于隐马尔可夫特性构建了手势查询意图模型GQIM(Gestural Query Intent Model),并基于维特比理论预测出触摸交互事件对应的最优查询意图序列。仿真实验表明本文方法在提高用户查询满意度方面达到了一定的效果。(3)为了解决现有查询结果集多样化和相关性之间的平衡问题以及提高手势交互的流畅性,本文对查询结果集的排序问题进行了研究,提出了一种基于极小独立支配集的多样化排序算法MIDS-DR(Diverse Ranking algorithm based on Minimal Independent Dominating Set),将多样化子集选取问题转化为无向加权图的极小独立支配集求解问题,以此兼顾查询结果的多样化和相关性,求解过程中通过引入抛弃子集的概念减少冗余顶点对之间距离的比较,加快算法求解速度。仿真实验表明本文算法在多样化性能和查询处理效率方面有一定地提升。(4)针对用户手势交互的流畅性和搜索满意度的需求,设计并开发了面向手势交互的Wikipedia搜索系统,实现了探索式搜索关键词、操作关键词分布图、查看多样化排序列表等功能,并利用相应的测试工具对该搜索系统进行了相应的测试。