随着互联网的发展,人们在习惯于通过互联网来获取信息的同时,也发现由于互联网中信息量的庞大及其无组织性,如何高效地取得有用的信息成为了一个亟待解决的问题。搜索引擎的出现使这一问题得到了一定程度的缓解。但是由于目前大部分通用搜索引擎所采用的关键字匹配的检索模式,以及自然语言当中存在的一词多义的现象,造成了搜索结果中包含许多与用户需求无关的信息,降低了用户的检索效率。本文希望通过获取用户提交某关键字时的查询目的来对搜索结果进行优化,从而更好的满足用户的需求。我们使用网页分类技术对包含某词语的网页进行分类分析,发现了词语具有类别属性,即大部分词语通常只在某一个或若干个类别当中有意义,可以利用这一特点来表示用户的查询目的。并且,可以根据词语的类别属性的特点而将其分为“单义词”和“多义词”,相应地将用户查询目的提取分为“常规查询目的提取”和“个性化查询目的提取”。面向单义查询词的查询目的提取被称为“常规查询目的提取”。因为单义词只在一个类别当中有意义,所以可以认为不同用户提交单义词时的查询目的都是一样的,因此提取常规查询目的即是提取该词语的类别属性。我们用基于潜在语义分析的方法获取词语类别属性,并通过实验证明了它的有效性。面向多义查询词的查询目的提取被称为“个性化查询目的提取”。多义词在多个类别当中都有意义,所以不同的用户提交相同的多义词时其查询目的很可能是不同的,需要根据此用户的个人兴趣来做进一步的判断。我们通过对用户浏览过的网页集合进行分析来研究用户兴趣,并列出了对一个用户的兴趣进行分析的结果,在最后根据这些分析说明了提取用户的个性化查询目的的方法。