搜索引擎解决了网上查找信息难的问题。随着网络信息指数级增长以及行业分工不断加大,针对专业领域的信息搜索在精度和深度方面要求日益提高,主题搜索引擎必然成为搜索引擎的发展方向。然而,随着网页主题的多元化,以网页为最小单位进行处理的主题搜索引擎存在链接预测不准确、隧道穿越能力低、网页消重效果差、检索质量不高等问题,导致了主题搜索时易出现主题漂移现象。基于以上问题,本文将网页分块技术应用于主题搜索,在主题搜索时将网页中的内容块作为最小处理单元,而不再是整个网页。但传统网页分块算法对多主题网页分块效果不好,因此不适合应用到主题搜索引擎中。针对这一问题,本文提出一种能适应多主题网页分块的新算法CTVPS,该算法充分利用网页中的视觉信息、标签信息和链接信息,同时在分块过程中提出若干启发规则来控制分块的精度和粒度。在完成了网页分块的基础上,本文提出了与之适应的主题相关块提取方法即将文本分类中的分类模型移植到内容块分类中,实现了主题相关内容块的提取。最终使主题搜索引擎在链接预测准确度、索引容量和检索质量等问题上得到较大改进,从而降低主题漂移问题的出现。在基于网页分块的主题搜索引擎系统Search Smart的设计和实现中,本文将网页分块作为Search Smart的核心,同时对开源搜索引擎Nutch进行了分析和代码复用。最后,通过Search Smart系统的运行和测试,对系统的爬行性能、检索质量两个重要指标进行了结果分析,最终验证了本文思想正确性并提出后续可能的改进方向。