随着企业信息化建设的快速发展,企业所产生的电子文档越来越多,面对浩瀚的企业内部数据,如何有效获取有用信息成为一个非常重要的问题；另外,由于企业文档涉及商业信息,利用商用搜索引擎检索会让公司蒙受损失。因此,设计高效、可靠的企业文档搜索引擎,检索企业相关信息成为当前研究的热点。本文在企业文档搜索引擎总体设计的基础上,充分结合了词典分词速度快和统计分词的新词识别能力的特点,提出了基于词典的统计分词算法,相比Lucene自带的分词算法具有较大改进,减少了关键字所对应的文档数量,提高了分词的准确性和索引质量。在向量空间模型的基础上引入分类和加权方法,充分利用了向量空间模型计算文档的相关性,使用分类技术对文档进行分类从而缩小文档集合的范围,降低了计算规模,利用加权处理以突出不同文档集合的重要性,进一步提高了重要文档的得分,提高了搜索准确度。然后,在基于Lucene的企业文档搜索引擎系统中应用基于词典和统计的分词算法、基于分类加权的向量空间模型的排序算法,改进了Lucene的核心模块,提高了搜索结果的准确率,使之具有更高的实用价值。同时,为企业文档搜索引擎设计了索引、检索、Web等层面的缓存,有效地降低了搜索的时间。在lucene索引的基础上引入了基于数据库的索引结构,保证了系统的性能要求。实验结果表明,本文提出的基于Lucene的企业文档搜索引擎改善了Lucene的文档排序效果和检索效率,保证了搜索结果的准确性。