随着互联网技术的飞跃，电子商务的蓬勃发展，论坛，博客等的兴起，越来越多的人们喜欢针对商品的各种属性发表自己的评论，表达自己对某款商品的态度、看法以及使用感受。因此网络上涌现了海量产品评论信息。通过阅读这些评论，可以帮助潜在的商品购买者了解产品的特点，作出是否购买的决策，另外商家也可以通过挖掘这些评论信息及时有效的了解到商品的供求关系，受欢迎程度，给自己的销售决策提供很大的帮助。但是仅仅依靠人工的浏览、收集这些信息是费时费力的，而且获得的信息不够全面、及时、有效，因此人们在搜索信息时越来越依靠搜索引擎。但是针对具体领域，通用搜索引擎的缺点显而易见，因此构建一款针对具体产品领域的垂直搜索引擎是十分必要的。在对国内外垂直搜索引擎及情感分类研究现状的分析基础上，本文以构建手机产品信息垂直搜索引擎为线索，所做的主要工作如下：（1）设计了针对手机产品领域的主题爬虫框架，在爬虫搜索策略上，深入研究了传统的基于内容的搜索策略和基于链接的搜索策略后，改进了一种基于内容和基于链接相结合的搜索策略,使爬虫爬取到的网页主题相关程度大大增加，方便了构建垂直搜索引擎的后续步骤。同时通过实验对比了HITS算法，宽度优先算法，PageRank算法，显示了本文算法的优势。（2）在获取手机产品属性和情感词之后，提出了一种属性词和情感词的搭配识别方法，通过SVM训练分类器，有效的获取评论中针对产品的某个属性的情感倾向得分，然后综合某一手机型号的所有评论信息给出总体满意度。通过实验对比，验证了搭配方法的有效性。（3）设计实现了一个针对手机产品信息的垂直搜索引擎，给出了设计的框架，并对各个模块的实现进行描述，给出了系统界面。