由于计算机及网络的飞速发展，因特网上的信息量呈指数级增长。当使用通用搜索引擎来搜索相关的信息时，准确率越来越令人难以接受，有时候甚至访问了几十个页面都无法找到所需的内容，这对于一般人是无法接受的。面对这个问题，垂直搜索引擎应运而生。垂直搜索引擎的出现能够解决通用搜索引擎的领域性不足问题，对特定领域的搜索能够做到更加专注、更加深入、更加精确。本文课题是针对近年来房地产的现状，设计并实现了房地产垂直搜索引擎。其中重点研究垂直搜索引擎中的两个关键技术：网络爬虫和中文分词。本文的主要内容如下：(1)介绍了研究背景和意义、搜索引擎的概述以及垂直搜索引擎的国内外现状和发展。(2)介绍了垂直搜索引擎所涉及的相关技术，包括网络爬虫技术、网页信息提取技术、中文分词技术、信息索引技术和搜索结果排序技术。(3)深入研究了Shark-Search算法，分析其存在的两个不足之处：锚文本上下文不足和局部最优不足。针对这两个不足之处提出了改进，分别加入了链接聚类和隧道技术。链接聚类能够解决Shark-Search算法的锚文本上下文不足之处，而隧道技术则能够解决主题孤岛效应，从而避免局部最优问题。实验表明改进后的算法相比原来算法在抓取主题相关的页面上有显著提高。(4)研究了概率统计模型的一种——隐马尔可夫模型，并且将其和词性标注相结合，加入自定义状态和自定义标注，经过计算来确立最大概率的状态序列，从而能够有效地识别房地产命名实体。(5)结合前几章提出的理论，实现了房地产垂直搜索引擎系统，其中包括五大部分：网络爬虫、页面处理、中文分词、信息索引、信息搜索。(6)对论文做了全面的总结，并对未来的研究工作进行了展望。