随着计算机和互联网技术的发展,网络已经成为资源数量最多、种类最全、规模最大的综合信息库,这些信息大致可分为两类:结构化数据和非结构化数据,据统计,非结构化数据占有整个信息量的80%以上,在信息传递过程中,80%的时间是用来获取信息,因此,如何从Web网上科学高效地获取信息即是本文研究的意义所在。XML数据库技术和Web搜索引擎技术的发展为提高Web信息检索特别是非结构化数据的检索效率带来了希望。因为XML数据库技术提供了信息存储和管理的技术保障,而搜索引擎技术为Web信息检索构建了操作平台。基于此,本文针对XML文档数据管理技术及面向Web的分类检索技术做了深入细致的研究。本文主要研究内容和创新性工作如下:首先,综述和分析了纯XML数据库和使能XML数据库的管理技术及索引机制,在分析各种数据模型特点基础上,研究讨论了以关系数据库作为存储源、扩展XQuery作为数据模型的优势,通过对XQuery数据模型的扩展,提出了基于Schema模式约束的XML数据存储和索引结构SBXI,从用户逻辑层面定义了XML文档更新语言XUL,并应用Kweelt查询系统和JAVA技术实现了文档更新的关键技术。然后,解决了XML网页分类的关键技术-信息检索模型问题。由于传统的向量空间模型不能适用于XML文档结构相似度比较,提出了基于TreeMiner算法的频繁结构向量模型,构建了文档特征矩阵的表示方法和相似度函数;并对该模型拓展,进一步提出频繁结构层次向量模型,不仅挖掘XML文档的结构信息,同时抽取表征文档内容的关键词信息,提高了相似度量的准确率。通过对频繁结构挖掘算法TreeMiner进行改进,使其更适合大文档集合的频繁结构挖掘,实验证明基于频繁模式的检索模型具有很好的网页分类效果。最后,提出了分类检索与全文检索结合的二次检索策略,从系统设计角度构架了以频繁结构层次向量模型作为信息检索模型、SBXI作为索引结构的基于主题分类的Web文献全文检索搜索引擎的系统结构,并讨论了其主要构件的功能和工作流程。