随着计算机网络技术的迅速发展,信息的发布与共享不再受到时间和空间的限制,互联网上的信息急剧膨胀,在为用户提供大量信息的同时也带来了“信息过载”的问题。网上庞大的数字化信息与人们获取所需信息能力之间的矛盾日益突出。怎样快速准确地检索相关信息已经成为当今信息领域的一个重要研究方向。查询条件的构造是影响检索效果的一个重要因素。由于大部分搜索引擎用户是普通网络用户,在检索策略和检索技巧上缺乏必要的知识,用户在进行初次检索时提交的查询往往比较短,不能具体准确的描述查询意图,导致检索结果偏离用户的信息需求。因此,查询优化技术的研究成为了信息检索中的一个热点。本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上,对信息检索及查询优化问题的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分析,主要内容如下:本文首先介绍信息检索领域的发展,系统、详尽的介绍了信息检索的一般模式和基本模型,以及信息检索中查询优化技术的基本理论和方法。对经典的模型和方法作了全面的总结和分析比较,指出其应用范围、不足之处。介绍了遗传算法的基本概念和实现步骤,对遗传算法及其在信息检索中的应用进行研究和总结,表明了遗传算法用来解决查询优化问题的有效性,并给出了基于遗传算法的查询优化方法的实现步骤和系统框架。最后将遗传算法与局部共现方法相结合,在使用局部共现方法对查询词进行扩展的基础上利用遗传算法进一步优化查询权重,并对遗传算法中的遗传操作算子和适应度函数进行分析和改进,提出了一种新的基于局部共现和遗传算法的查询优化方法。