近年来,随着对化学和生物样品分析的需求逐渐增大,各种分析技术都获得了广泛的发展,其中质谱是分析化学中应用最广泛的化学技术之一。面对质谱数据识别技术的需求,快速正确识别样品的检索研究也取得了不断的发展,各种相似度量和概率的方法相继出现,识别精度也逐渐提升。目前,大多商业软件中采用这些相似度量方法,但仍然存在很多难以区分的质谱分子。针对此种问题,本文就质谱数据识别技术展开研究。传统的质谱识别技术都是基于一些相似度量或概率方法实现,但质谱库中存在同分异构体,从而导致高的假阳性识别。随着深度学习在各个领域的快速发展,也广泛应用于化学信息领域。本文提出了基于深度分类模型辅助化学质谱数据检索,并开发出直接用于化学质谱数据检索的成对标签算法。基于深度学习的化学质谱数据检索相对于传统的质谱识别方法在精度上有很大的提升,并在NIST05数据集上实验进行了相关验证。（1）针对质谱库中存在众多的同分异构体导致传统相似度量方法难以正确识别问题,本文使用了一种粗筛细分的方法。首先第一部分粗筛:通过加权点积的方法增加相似质谱之间的相似性,再利用随机投影方法减少计算成本,最后通过加权余弦相似度计算出参考库中排名前十的相似质谱;第二部分细分:在排名前十的质谱中选取前N个质谱分子与查询库中对应查询质谱两两配对,再通过设计的深度二分类网络来训练模型,最后将训练好的二分类模型应用到排名前十的质谱中进行细分并重新排序。（2）针对第一种从侧面辅助化学质谱数据检索的方法,同样存在一些问题:过程复杂,花费巨大,收敛缓慢。这里使用了一种直接用于化学质谱数据检索的成对标签算法,用于解决第一种方法存在的问题。首先通过加权点积的方法增加化学质谱之间的相似性。为了减少计算负担,采用批次构造,构造出成对的数据集以用于模型训练以提取质谱特征。所使用的目标函数可以增大相同化学质谱分子特征之间的相似性,同时减小不同化学质谱分子特征之间的相似性。本论文在数据集NIST05上进行了实验,实验结果显示,基于深度学习的化学质谱识别可以更好的适用于质谱库检索,并且验证了该方法的有效性。