随着电子文献信息的急增,文献检索工具在学术研究过程中将扮演着越发重要的角色。借助于文献检索工具,研究人员可以快速地查找到所需的信息。然而,随着用户日益深化的检索需求,目前基于关键字的信息检索的局限性越来越明显：(1)文献检索工具会返回大量不相关的文献信息；(2)大量有参考价值的文献在排序中未被突出；(3)检索结果难以反映文献的重要性与关联性；(4)缺乏对文献信息的多维权衡优化。因此,本文从多维优化检索的角度出发,结合引文分析的相关理论,研究基于Skyline查询处理的文献检索排序模型。首先,本文分析文献检索系统的国内外研究现状,并从文献利用率和用户需求这两个角度,对用户的文献检索行为进行详细的需求分析,总结归纳用户对文献检索结果的多维期望,包括相关度、被引频次、发表时间、下载频次等,为Skyline文献检索排序模型的设计提供明确的需求分析。其次,本文根据用户的检索需求,将Skyline查询处理直接应用于文献检索排序中,提出Skyline迭代排序方法,并分析该排序方法的优点与不足；然后,结合Skyline查询的基本原理与引文分析的相关理论,提出一种衡量文献参考价值的新指标——Skyline相关度作为文献排序的依据,重点从引文路径、引文等级、关系矩阵三个角度探讨了Skyline相关度的计量方法。最后,结合Skyline查询处理与Skyline相关度,构建Skyline文献检索排序模型,详细阐述了该模型的各模块功能与检索流程,重点探讨Skyline文献检索排序模型与其它检索模型的不同之处,并通过实证分析,证明Skyline文献检索排序的可行性与有效性,为文献检索研究工作提供了一种新的研究思路。