随着企业自身业务和信息化建设的不断发展与扩张,企业内部网络的规模也急剧膨胀。同一时间,企业内部网络上所保存的数据资源也呈爆炸性增长。为了能够根据企业内网上的重要数据制定正确的发展计划,如何在企业内网这个庞大的资源信息库中获得对企业有价值的数据资源,便成为了企业现在需要迫切解决的问题。目前,通用搜索引擎虽然能够提供大量的搜索结果以此满足大部分普通用户的需求,但这些结果不仅很难满足企业的特殊需要,而且不具有足够的导向作用。更重要的是搜索结果经常出现网页覆盖率较低、信息更新不及时等问题。而企业内网搜索引擎能根据企业的需要对关键算法进行定制,它只抓取与企业相关的数据资源并对检索出来的结果进行有效的排序,使其搜索内容针对性更强,更具有企业导向性,所以企业内网搜索引擎便成为一个解决该问题的有效方案。本文着重研究搜索引擎所使用的关键技术与算法,并根据企业需求的特殊性对其进行改进创新,完成企业内网搜索引擎所需的功能。同时,对复杂网络学科中的搜索算法进行创新,力求将其应用于大型服务器的本地文件检索系统中,增强企业内网搜索引擎的功能。本文主要提出了三个新算法,分别是基于域名的链接过滤算法、基于向量空间模型的多因素评分算法和路径压缩搜索算法:基于域名的链接过滤算法通过对链接进行分析,能够有效的阻止网络爬虫下载与企业无关的数据,提高网络爬虫的性能,同时增加搜索结果的准确率和搜索效率;基于向量空间模型的多因素评分算法是对现有的相关性评分算法进行改进,该算法综合考虑影响相关性评分的各种因素,让对企业更有价值的数据排名尽可能靠前;路径压缩搜索算法是一种新的复杂网络搜索算法,该算法只需要较少的搜索步数与查询信息量便可以遍历整个网络,所以具有较高的搜索效率,同时力求将其应用在大型服务器本地文件搜索系统中,以提高本地文件搜索的效率。最后对本文所提出的三种算法的研究与实现进行总结,并提出其中的不足和需要改进的地方。