查询处理过程是Web搜索引擎中消耗时间最多的一个过程。缓存技术是一种用于优化查询处理过程的通用方法。而在缓存技术中，对缓存策略的研究显得尤为重要。　　 针对Web搜索引擎的缓存策略这一问题，本文分析了当前的几种基于规则的算法，提出了改进的基于规则的算法——DDC算法，有效地提升了缓存的性能。接着，本文进一步挖掘查询日志中的其他信息，提出了基于特征的缓存算法，更进一步地提升了缓存的性能。具体来说，本文的主要研究内容如下：　　 本文首先介绍和分析了查询日志数据的特性，并对基于规则的基本方法做了简要分析和实验结果的对比，验证了静态-动态相结合的SDC算法是当前性能最优的算法。　　 接着，本文分析了SDC算法的不足，提出了DDC算法。在SDC算法中，缓存被分为两个部分，静态部分和动态部分。动态部分保留了最近被请求的查询结果，静态部分保留了全局被请求频数最多的查询结果。而因为这部分是静态的，所以该部分数据只是对前一阶段的统计，不能及时更新，这让后来被请求的频数很高的查询结果没有机会加入静态缓存部分，因此本文提出的DDC算法将这部分也改成动态的，但仍然以保留全局被请求频数最高的查询结果为目标。在这部分缓存中，使用累计频数的算法更新此部分缓存，如LFU算法。本文通过实验论证了DDC算法在两个评价指标上都取得了较优的性能。　　 然后，本文进一步分析查询日志的其他特征，发现查询被再次请求的概率不仅与查询本身的查询时间和次数相关，它与查询词和查询用户也相关，这在之前的基于规则的缓存算法中并没有涉及。本文从距离、频数、用户数等方面考虑，提出基于特征的缓存算法。本文给出了数据的九大特征，具体算法描述和实验结果。与基于规则的缓存算法实验结果对比，基于特征的缓存算法取得了更进一步的性能的提升。最后，本文将提出的这两种缓存算法应用于IRIS搜索引擎的查询日志中，取得了较为理想的应用结果。本文提出的两种缓存算法具有较好的应用性。