Hidden Web中包含了大量结构好、质量高的信息,而且随着信息化建设的加强,这些信息的数量一直在快速增加。虽然Hidden Web的信息量变得越来越大,但是现有搜索引擎对其的搜索能力却非常有限,导致了许多优质信息无法被广泛获取,造成了大量的信息资源浪费。分析了Hidden Web的成因和已有的一些搜索方法,发现这些方法多是从Hidden Web数据库的分类以及查询接口的集成方面进行研究,在Hidden Web普适性搜索上存在不足。为了找到Hidden Web搜索的普适性方法,主要从解决搜索引擎对Hidden Web搜索的局限性出发,对Hidden Web搜索技术进行了以下两方面的研究:(1) Hidden Web查询接口的自动识别。摒弃了传统的采用样本集训练的识别方法,采用关键词模糊提交,并对返回结果分析处理的方法。识别精度不受训练集的影响,识别效率大大提高。(2) Hidden Web查询关键词的产生算法。采用样本估计的方法产生候选关键词,并对样本词频进行了进一步的分析,得出了样本词频公式。使用样本词频公式选择关键词,可以很好地符合词频走势,使得到的关键词最优。经过实验证明,论文中提出的接口识别方法和关键词产生算法切实可行,能够准确识别出Hidden Web的查询接口,并可以快速地对查询关键词进行优选,为Hidden Web的普适性搜索奠定了基础。