随着Internet技术的快速发展,Web数据库得到了广泛应用。这些Web数据库能够根据用户提交的请求,将其内容以HTML页面的形式动态呈现出来。对于传统搜索引擎来说,这部分页面信息并不能被索引到,我们称之为Deep Web。最近几年的研究成果表明,Deep Web蕴含着大量有价值的信息,这些信息与市场需求高度相关。因此,Deep Web已成为一个研究重点,受到研究人员更多的关注。本文首先介绍了Deep Web的研究框架,然后对Deep Web数据源发现技术和Deep Web语义标注技术进行了深入研究,并提出相应的算法和模型。最后,设计和实现了一个面向图书领域的垂直搜索引擎原型系统。本文研究的主要内容包括:(1)介绍了Deep Web研究的基本框架,并对Deep Web数据库分类和Web数据抽取问题作了概述。(2)分析了传统搜索引擎的工作原理,在此基础上提出一种基于搜索引擎的Deep Web数据源发现方法。(3)根据从国外相关研究中得到的一些启发,提出一种Deep Web数据源间的交叉标注方法。(4)设计和实现了一个图书领域的垂直搜索引擎原型系统,并对上文提出的技术在该垂直搜索引擎上的应用做了分析。本文还对文中提出的方法和技术进行了实验设计,通过对实验结果的分析进一步验证本文提出的技术方法是有效的。