万维网中的多数网页都是基于HTML语言编写的，随着网页数目剧增，搜索引擎的搜索难度增加。如果搜索引擎能自动识别查询意图，将返回结果进行意图分类，用户在意图类别中找到相应的查询结果，这样的查询结果会大幅度地提高了用户满意度。实际查询中，用户输入查询词可能包含多个查询意图，搜索引擎通过分析用户浏览行为可能预测用户的查询意图。如果搜索引擎能自动识别用户查询意图，并对查询结果进行有效排序，良好的返回结果对用户是非常有用的。因此，搜索引擎主动预测用户查询意图是未来搜索行为的关键所在。如果用户输入查询词较短且查询信息需求不足，通用搜索引擎返回的查询结果大多数不符合用户的查询需求。针对查询结果不准确的问题，搜索引擎能否将查询结果按查询意图分类？然而，对于查询意图分类问题也有着巨大挑战，其中包括：意图表示、意图范围、句子表示三方面内容。本文主要方法是基于百度百科的查询意图分类，百科中包含有很多概念和类别，而且绝大多数概念都有特定领域的关键词，每一个概念都是由一篇文章组成。用户输入新查询词与百科中概念进行句子相似度计算，在最相似类别下进行随机游走，最终得到用户满意的查询结果。实验结果表明，本文提出的方法的实验结果良好。