由于网络上数据信息的多元化，传统的基于HTML信息检索已经不能应付用户各种复杂的信息请求。而XML由于具备可扩展性、简单性、开放性、互操作性等诸多特点,正逐步取代HTML，应用到各种领域。特别是在数字图书检索中的应用。基于XML的信息检索已成为国际信息检索领域研究的热点问题之一。图书是人类获取知识的最重要途径。随着网络信息化和图书数字化，人们越来越倾向于在网络上获取图书资料。然而，网络上的信息量庞大且复杂，传统图书检索技术很难快速准确给出用户所要检索的图书。另外，传统图书搜索系统大多是利用专业元数据进行检索，这需要用户拥有专业技能，因此不能满足各种不同文化水平的用户的需要，也不能辨别出用户在不同时期输入查询的意向。因此，本文围绕XML图书社会化搜索的关键技术进行了研究，文中将社会化元数据加入到图书元数据索引库，并将用户的社会关系利用到查询扩展方法和图书推荐方法中。首先，构建图书元数据索引库；其次，提出了基于用户社会关系的查询扩展方法，将用户社会关系分成用户兴趣对象和用户对象两种类型，并分别对基于用户兴趣对象、基于用于朋友对象和基于用户兴趣对象与朋友对象结合的查询扩展方法在真实图书元数据数据集上进行了实验,实验结果表明，本文提出的查询词扩展方法可以有效地提高用户检索的满意度和系统查准率。最后，针对图书推荐系统，分析了传统基于用户协同过滤方法的不足，结合用户的兴趣对象，改进了基于协同过滤的图书推荐方法。