随着网络覆盖范围的不断扩大以及网络技术的发展，网络信息资源飞速传播并迅速增长。搜索引擎提供一种搜索策略，帮助用户在Internet中搜索信息，为用户提供检索服务和信息导航。然而，互联网信息爆炸性的增长，传统的搜索引擎系统已经无法满足用户具体的需求。用户迫切需要一个信息精确、全面、更新及时的面向特定主题的搜索引擎系统。应对这种新要求，面向主题的垂直搜索引擎系统应运而生。　　 本文研究了垂直搜索引擎的相关技术，并通过用户对舆情垂直搜索引擎的需求为研究背景，在开源工具HTML Parser的基础上，将垂直搜索引擎与舆情信息相结合，设计和实现了对舆情信息具有专业化搜索功能的垂直搜索引擎。主要工作如下：　　 分析了搜索引擎的相关技术，如网络爬虫、信息抽取、索引技术和HTML Parser工具等。　　 设计了通用舆情信息垂直搜索引擎系统方案：包括系统设计思想，设计策略，系统结构框架，开发环境等。在总体设计方面采用的是模块化思想，并对系统的主要模块进行了具体实现：主题信息抓取模块、信息解析模块、信息预处理模块等。　　 本文考虑垂直搜索引擎信息特征，在进行网页信息抽取时，提出基于DOM树的网页信息抽取方法，在过滤无关结点的同时进行结点有效性判断，最终得到网页信息。本系统还对BBS类信息抽取的方法进行了改进，提出一种基于URL的自动训练学习方法进行模板匹配，通过引入URL深度提取相关URL进行模板训练，以此得到BBS的各层URL链接，进行信息抽取，有效去除噪声。　　 在完成了上述系统设计之后，本文对系统的扩展模块进行了展望，对各个扩展模块进行了简要说明。