近几年互联网应用到生活的各个方面,同时网络上产生了大量的数据,由于搜索引擎技术的出现,人们也习惯于从互联网获取各类信息。问答系统作为新一代的搜索引擎,允许用户以自然语言进行提问,系统返回精确的答案。本文对搜索引擎的检索方式进行分析,借鉴传统搜索引擎的主流方式,完成智能问答系统的设计,围绕基于关键词的FQA问答策略和基于知识库的KBQA问答策略完成用户对信息的查询。智能问答系统的主要工作有以下三个方面:1)设计了基于关键词的FQA问答部分的物联网知识数据采集策略,并完成了常见问题库的构建。对于常见问题库采用基于关键词索引的方法,完成问题的快速定位,同时对于用户问句提取主题关键词,利用主题关键词进行匹配,确定候选问句,最后通过Word2Vec训练模型进行候选问句的筛选,选择出最优的问答对,并将答案返回给用户。2)设计了基于知识库的KBQA问答部分,采用爬取策略完成数据的收集并对收集到的数据进行解析,构建面向物联网专业知识的本体库。针对知识库的数据形式设计新的问题处理策略,对用户问句解析出术语概念实体以及问句模板;将术语概念实体以及问句模板与本体中的实体名、类名和属性名等数据进行匹配;基于得到的匹配项构建可执行的查询语句,对专业领域本体中的数据进行查询得到答案返回给用户。3)设计了基于统计的问答推荐方法。在用户输入问题的时候采用基于内容的方法,将用户的问题准确的定位到常用问题和基于关键字扩展到相关的问题,推荐给用户作为候选问题。对于用户常用问题采用基于统计推荐的方法,根据用户的浏览内容,将用户可能感兴趣的问题推荐给用户。基于上述两种问答策略完成了面向物联网专业知识问答系统的实现。该系统具有目录式的知识库、自然语言查询和相关问题推荐等查询特性,能很好的满足用户的个性化需求,同时通过测试表明系统达到预期设计目标。