对等网络(Peer-to-Peer)作为一种新兴的网络计算模式,打破了传统的C/S模式,其应用越来越广泛。随着P2P网络应用的日益盛行,分布式搜索技术已经成为搜索领域中研究的关键问题之一。目前,存在的结构化和非结构化P2P系统中的搜索机制各有优缺点,非结构化对等网络采用类似洪泛(flooding)的盲目搜索机制,虽然可以支持灵活的查询,但是随着网络规模的增长,容易在网络中产生以指数级增长的冗余消息,搜索效率和可扩展性较低;基于分布式哈希表(DHT)的结构化对等网络依据文档标识进行查找,可扩展性和查找效率较高,但是不能直接支持多关键字的搜索。本文在分析非结构化对等网络的搜索机制的基础上,针对非结构化对等网络中洪泛搜索机制的路由盲目性问题以及搜索效率低、冗余消息过多的问题,提出了一种改进的基于兴趣的搜索方案。在该方案中,系统中的每个节点维护自己的本地资源关键字表LRK、本地查询关键字表LQK和朋友列表Friend List。根据不同节点的LRK和LQK中的关键字的相似度来判断节点所处的兴趣域,并且把具有相同兴趣的节点添加到自己的Friend List中,用以指导搜索路径。搜索请求首先在兴趣域中进行查找,通过访问朋友列表,节点可以更快的获得相关的资源,提高搜索效率,减少消息流量。随着搜索过程的进行,节点对兴趣域内的其他节点的了解就越多,搜索效率也就越高。最后本文对改进的基于兴趣的搜索方案进行了分析和模拟实验,相比于传统的非结构化系统中的搜索机制,本文所提方案提高了搜索效率,缩短了搜索路径,并且减少了系统中的消息流量。