随着互联网上Web信息爆炸性的增长,如何获取更加准确、更加详细、更加深层的专业信息,成为对搜索引擎提出的新要求。因此,面向主题的垂直搜索引擎系统应运而生。本文以用户对汽车信息的搜索需求为研究背景;采用垂直搜索技术,将通过元搜索获取的汽车信息作为采集对象;在开源的全文检索软件包Lucene的基础上,修改Nutch系统框架,设计和实现了对汽车信息具有专业化搜索功能的垂直搜索引擎。主要工作如下:1.回顾了搜索引擎的发展历史及分类;通过对通用搜索引擎面临问题的分析,体现出垂直搜索引擎在专业搜索方面的优势;给出垂直搜索引擎的研究现状及介绍了本系统使用的Lucene搜索引擎工具包。2.分析专业网络爬虫和Web信息抽取等垂直搜索引擎的关键技术。重点研究了主题相关度判定算法、网页搜索策略和HTMLParser信息抽取方法。3.研究了Lucene工具包:重点分析其索引和查询模块;介绍其结果排序计算体系;介绍了Lucene与Nutch的关系。4.基于以上关键技术,通过需求分析,提出了汽车信息垂直搜索引擎设计方案:包括系统设计思想,技术策略,系统结构框架,开发环境等;给出了系统用例和动态模型。5.对分析和设计获得的三大模块:主题信息抓取部分、信息分析与索引部分、主题信息检索部分进行具体实现,并对系统运行过程和结果进行了展示。6.在系统实现的基础上,给出一种基于连续型Hopfield神经网络的相关检索词智能推荐算法。实践表明,本文设计和实现的汽车信息垂直搜索引擎的方案是切实可行的,系统基本达到了预期的设计目标。