知识检索的提出给20世纪中期以来形成的信息检索理论带来根本的变革与挑战,众多学者的关注和加入也使得研究取得了一定的成果,但是,在一些知识更新迅速、用户需求多样的领域,检索系统实际思维能力的欠缺却使得检索效率的进一步提升遭遇瓶颈。基于此,本文以人工智能相关技术为理论背景,以知识检索模型和方法为研究对象,以提高知识检索系统的智能化水平、检索效率为研究目的,在以下几方面进行了深入研究:(1)基于本体的智能化知识检索模型。文章首先从基于本体的知识检索的工作原理和一般模型出发,分析了检索系统内影响智能性的两方面因素;接着结合Agent、IGA等人工智能技术提出了一种基于本体的智能化知识检索模型,并详细阐述了模型的体系结构和工作流程。(2)基于IGA的知识检索需求获取方法。针对知识检索过程中用户需求模糊、不充分而难以准确获取的问题,文章通过分析用户需求的特点,将其区分为显性和隐性两部分,并结合概念图的思想设计了一种需求语义描述模型。以此为基础,结合交互式遗传算法的基本原理,探讨了交互式遗传算法在知识检索需求获取过程中的应用模式。(3)基于概念图的知识检索匹配方法。利用检索过程中产生的交互信息来计算用户检索概念的权值,并运用到基于概念图的知识匹配方法中,以提高检索匹配的效率。最后,根据本文研究内容构建了基于本体的智能化知识检索实验系统——运动鞋产品检索系统,并在此基础上进行了分组检索实验,证明了本文模型和方法的可行性及有效性。