随着互联网的不断发展和日益普及,网上的信息量飞速增长,搜索引擎作为人们检索网络信息的工具,得到了广泛地应用。但在网络技术与应用需求的发展过程中,新的网络信息搜索问题不断出现,搜索引擎正面临着新的发展趋势。用户对信息的需求朝着多元化的方向发展,对某一领域的信息需求不再是多而广,而是精而深；对信息的要求不再是量,而是注重信息的质,即能否给用户提供准确、权威、及时的信息。因此,满足人们特定需求的个性化搜索引擎、垂直搜索引擎应运而生。本文主要针对当前搜索引擎的专业性不强及缺乏个性化的问题,在深入分析用户行为特征及搜索引擎相关技术的基础上,建立了领域模型和用户行为模型。并且验证了基于用户行为的面向领域搜索引擎思想的可行性。本文详细论述了基于用户行为的面向领域搜索引擎中领域模型和用户行为模型建立的关键技术和相关算法。本文应用了数据挖掘中的决策树ID3算法构建领域模型,在通用搜索引擎索引库的基础上重构基于主题的索引,去除与主题无关的索引,从而达到精简索引库,提高检索效率的目的；在用户行为模型构建的过程中,应用人类行为科学相关理论对用户检索行为进行聚类和表示,并生成用户行为模型,在此基础上对索引库的索引进行重排,从而达到查询精确相关的目的。最后,通过实验对基于用户行为的面向领域搜索引擎进行评测。实验结果表明,经基于用户行为的面向领域搜索引擎处理的搜索结果更加符合用户需求。