随着手机处理能力的增强以及无线技术的发展,移动搜索服务的应用人群在迅速增长。由于无线带宽的限制,移动搜索同传统Web搜索相比,对信息精度的要求更高,用户对个性化搜索服务的需要也越发迫切。如何提高移动搜索上的信息查询准确率,提高搜索结果返回的精度,满足搜索用户的需要就成为了亟需解决的问题。论文在系统回顾了信息排序算法,互联网信息分类技术及移动搜索用户行为模式的基础上,试图设计一种基于移动搜索用户间关联性的信息检索算法。该算法主要根据移动用户间的关联及搜索用户的搜索习惯,采用交叉匹配的方式,对语料信息进行复式的筛选从而提高信息的召回率-精度值,利用移动搜索的用户关联特性,实现个性化检索的目的。本文的主要工作及创新点如下：首先分析信息检索的基本模型,研究了传统的信息检索算法,包括基于文本的、基于链接的、基于融合的三种检索模式,提出了这几种模式的优点与缺陷,提出基于融合的算法是提高搜索精度的途径。研究了网络搜索技术中的其他相关技术,包括聚焦爬虫技术,本体模型,智能代理技术,移动搜索系统模型。其次,建立了移动用户关联模型。根据用户行为及图论原理,建立用户有向带权模型。提出用户关联对信息检索的标引效应。在用户关联数据的基础上提出基于用户关联的信息检索算法。根据奇异值分解方式对文档池降维之后对文档进行链接排序,根据马氏链的性质避免主题漂移现象的出现。之后利用用户关联的特性对文档进行复式筛选以提高排序精度。最后,编程实现聚焦爬虫引擎,采集数据构成语料库对算法进行仿真验证。利用HITS算法,根据TREC会议的任务模式对算法进行了比较验证,证明算法在召回率-精度上的表现优于传统算法。