随着互联网的迅猛发展,信息检索技术实现了用户在海量信息中找到自己需要的信息的需求。随着web2.0的飞速发展,社交网络成为了人们生活中信息传播、分享,交流互动的平台。基于微博的金融资讯检索平台是以腾讯微博、新浪微博、网易微博、搜狐微博、和讯财经微博中的金融资讯为数据源,提供数据分析、存储、索引、检索、排序和后台数据管理的功能。Lucene是一个成熟、开源、高性能、扩展性好的的信息检索库,提供基本的索引、检索和相关性计算等功能。基于微博的金融资讯检索平台的索引、检索和排序功能是基于Lucene构建的。本文结合了微博和金融类资讯的特征,在Lucene的基础上进行查询优化技术的研究,包括短文本分类技术、查询(query)省略技术和query字符串重查技术。在基于Lucene的索引检索子系统的基础上,添加了查询优化子系统：使用中心词匹配的方法实现了query分类模块,使用基于规则正则匹配的方法实现了query省略模块,使用一段时间内的微博数据建立后缀数组的方式实现了query字符串重查模块。通过对整个平台的测试和分析,在基础索引和检索的基础上添加对查询query的分析和预处理,能够更好的理解用户需求,有效的提升用户的检索体验。短文本分类、查询省略及使用后缀数组的方式字符串重查具有很高的理论和实践价值。