P2P(Peer-to-Peer，即对等网络)是近年来广受IT业界关注的一个概念。由于广大的网络终端节点(普通用户拥有的节点，即通常意义上的终端设备)的计算和存储能力以及连接带宽随着摩尔定理不断地增长，使用P2P技术将大大提高这些节点的利用率，从而进一步提升网络、设备和信息服务的效能。目前P2P在加强网络上人的交流、文件交换、分布式计算、服务共享等方面已经充分显示出了其强大的技术优势。 目前，关于P2P技术研究的一个主要问题是搜索问题，搜索引擎技术作为互联网的三大支撑技术之一，而P2P搜索技术作为第三代搜索引擎技术中不可缺少的一部分，它是作为其它搜索技术的一个良性补充；同时，现阶段互连网上大量资源被闲置，没有充分的利用，P2P搜索技术可以帮助人们方便的找到各种资源，从而提高资源的利用率，实现资源的充分共享。因此，研究P2P网络的搜索技术具有重要的学术意义和实用意义。 提高任何P2P信息检索系统的速度和效率的关键就是最小化通讯量和最小化每次查询访问的对等点数量。本文阐述了P2P的一些基本概念和基础知识，包括P2P网络的定义、P2P网络与现在的C／S网络的优缺点分析。通过分析P2P网络广播消息的机制，阐述了Gnutella网络丢弃连接的必要性与可行性，本文提出了基于Prim算法的广度优先最小生成树算法(BFMST)，并对算法中对等点的加入和退出、算法的复杂性和优越性、算法的不足等方面进行了详细的论述。结合P2P网络自身的特点，本文在广度优先最小生成树的基础上将《知网》的词汇语义相似度第一次引入P2P信息检索系统中，提出了基于广度优先最小生成树和《知网》词汇语义相似度的P2P启发式搜索算法和P2P对等点信息检索方法，并对算法进行了详细的阐述，给出了算法的分析和指出其中的不足。最后，作者编程模拟实现了本文提出的所有算法，给出了具体的实现步骤，通过模拟实验证明了该方法的正确性和有效性。实验表明，本文提出的广度优先最小生成树能够减少P2P网络中的回路，从而减少P2P网络中的重复消息数量，达到减少P2P网络负载的目的；另外，实验还证明了本文提出的基于《知网》词汇语义相似度的启发式P2P搜索算法比传统的启发式P2P接索算法更为合理可行，该算法的启发信息更能正确的启发未来的搜索，达到减少查询对等点数量的目的，而且使得P2P检索真正满足语义查询的需求，提高检索的效率，提高查询用户的满意程度。