对于基于SPIMI的新闻搜索引擎的设计与实现的研究方法，可以从以下几个方面入手：

1. 文本分析。在这一步中，我们可以使用语义分析、词性标注、情感分析和关键字提取来对新闻内容进行详细的分析，并将其转化成有效的信息。
2. 索引建立。在这一步中，我们可以使用SPIMI(Single-Pass In-Memory Indexing)来建立新闻内容的索引，并根据文本分析中得出的信息将相关内容归类存储。
3. 检索优化。在这一步中，我们可以通过使用各种优化手法来加快新闻内容的处理速度，例如采用倒序、前向星、KMP(Knuth–Morris–Pratt) 等多项匹配优化手法来加快新闻内容在SPIMI中的处理速度。
4. 返回值优化。在这一步中，我们可以采用各种数学优化方法来加快新闻内容在SPIMI中处理时生成相关性得分并作出相应输出,如PageRank 和 TF-IDF 等方法都是常见考虑因子之一。