随着市场经济的高速发展,针对无处不在的商业风险,企业在挑选项目、寻求合作伙伴时需要了解合作方的运营状况、企业资产、经营规模等全方位的信息作为合作的参考指标,但需要查询多个企业公示系统,并没有一个集成的企业公示数据查询系统方便用户使用。针对上述问题,提出构建一个基于企业画像的公示数据查询系统,采集各公示系统的数据进行分析处理,汇集到相关企业档案中,作为有效规避消费侵权、商业欺诈的重要保障,是政府政策支持、银行信贷的重要依据,也是大众消费、交易、就业等决策的重要参考,对于我国企业征信行业的发展也有较大的推动作用。本文在对选用的相关技术调研基础上,对重复数据删除技术和哈希算法进行总结;然后对企业公示数据查询系统核心技术进行研究,完成基于网络爬虫的数据采集工作,设计通用的ETL数据处理框架,提出基于哈希算法的海量数据更新方案,解决企业公示数据频繁更新耗时长、性能低下的问题,并将改进的基于向量空间模型的相关性排序算法应用到Solr搜索框架中,以提高查询结果的用户检索满意度;最后设计并实现系统,包括架构设计、数据库设计、核心模块设计等,并以真实的企业公示数据作为测试用例对开发完的系统进行测试,验证数据更新方案和改进算法的有效性。本文设计实现的企业公示数据查询系统,结合其应用背景和具体需求,选择合适的体系架构和技术框架,设计合理的逻辑方案和物理模型,实现以用户一键查询为目的,提供便捷的企业信息服务,解决企业公示数据查询流程繁琐等问题,最终达到有效解决用户对多维度企业公示数据的查询需求,提供高效信息检索服务的目标。