本文从研究和设计的角度出发，对微博检索系统的相关理论与技术对比分析，提出改进，主要的改进工作为:第一，从伪相关反馈扩展角度出发，每个反馈的文档依据查询事件的爆发时间分布具有不同的先验概率，采用不同的时间分布模型，本文提出动态伪相关反馈扩展方案;从扩展查询同义词角度出发，提出基于词向量的相近词查找方案;第二，改进了检索模型，作为扩展的概率模型，本文使用随机性差异框架，该框架具有较强的可扩展性;第三，对于检索的结果进行了二次优化，提出集成学习排序算法策略，促使排序靠后的相关文档获得较高的排序，以提高用户的体验效果。　　本文在各模块改进的基础上，提出了完整的微博检索系统框架，通过对比实验证明了该检索系统的有效性，并且检索出的相关文档还能进行二次开发。因此，基于微博的检索技术的研究具有十分重要意义，并且具有较高的实用价值。