随着互联网技术的普及与发展，信息膨胀和信息检索效率低下之间的矛盾变得愈加突出。如何提高信息搜索的精确化和高效化成为了具有重要理论和现实意义的研究课题。本文结合国家自然科学基金项目“知识超网络环境中快慢结合的知识可拓优化与共享理论研究”（项目编号：71071144）和浙江省自然科学基金重点项目“面向复杂产品设计的可拓自适应知识服务研究”（项目编号：Z6110334），对社会化标签与分类集成的信息导航结构展开了深入的研究。本文的主要研究工作和贡献如下：首先，在对信息分类、社会化标签以及社会化标签与分类集成方式的国内外研究现状的分析基础上，提出了社会化标签与分类集成的信息导航结构(SCIN)，并对其特征进行分析和概括。在此基础上，结合导航构建需求，提出社会化标签与分类集成信息导航结构的构建流程和关键技术。其次，分别对分类目录构建、标签云模型构建以及集成实现等阶段的处理过程和算法技术作出了具体的阐述。根据集成过程中标签云与分类目录的关系，提出了SCIN的三种集成方式，即基于首页的集成方式、基于分类的集成方式和基于信息的集成方式。针对这三种集成方式中的标签云集合范围分别提出了H-ATR算法、C-ATR算法、I-ATR算法来实现社会化标签与分类目录的集成。再次，在基于信息检索系统Web信息链接实现信息推荐的基础上，引入主题相关度和时间因子加权网页排序算法（STPR算法），实现搜索结果的重新排序以及基于SCIN的信息检索技术。最后，建立了基于SCIN的企业信息检索系统的功能模型和体系框架，开发实现了该系统并成功地进行了应用实践。并在此基础上，使用了一种基于用户信息行为统计的WP@N评价方法对基于SCIN的企业信息检索系统的信息检索效果进行分析和评价。