元搜索引擎如何针对不同用户进行结果的优化？

　　元搜索引擎如何针对不同用户进行结果的优化？

　　[摘要]：随着社会的发展，信息日益成为经济、技术等各领域发展的重要资源。然而，网络信息的爆炸式增长，加上互联网本身固有的无边界、动态性和多样性，使得人们在互联网上找到自己需要的信息越来越困难。搜索引擎的出现在一定程度上缓解了这种矛盾。但是，由于不同搜索引擎使用的算法和搜索范围不同，返回结果的重复率不到34%。如果想得到比较全面准确的搜索结果，必须同时使用多个搜索引擎。在此背景下，元搜索引擎应运而生。因此，可以说元搜索引擎在一定程度上是搜索引擎技术发展的产物。元搜索引擎（Meta Search Engine），被称为搜索引擎之上的搜索引擎，是一种通过调用其他搜索引擎来实现搜索的网络搜索工具。一般由三部分组成，即：搜索请求提交代理、搜索界面代理、搜索结果展示代理。与独立搜索引擎相比，元搜索引擎一般没有自己独立的数据库，省去了采集和存储网页、建立和存储索引的工作，专注于搜索引擎的选择、检索请求的优化和检索。结果的优化。本文的重点也是如何针对不同用户优化搜索结果。元搜索引擎通过统一的界面，帮助用户选择和使用合适的搜索引擎进行检索操作，将所有检索结果按照一定的策略集中并以统一的格式呈现。元搜索引擎虽然增强了定位和采集信息的能力，但由于搜索结果数量的大量增加，信息并没有根据用户的个性化需求进行优化和重组。用户的每一次信息搜索都是孤立处理的，将他们的需求拆分一段时间。内的相关性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Agent的元搜索引擎结果优化技术。 Agent是指能够自主、持续地动态变化、运行在其他Agent中、与环境持续交互的实体。从广义上讲，Agent 是一个具有自主性、交互性和响应性特征的计算机软硬件系统。 Agent的出现，为解决信息过载、信息干扰、资源痴迷、信息拥塞等问题开辟了一条新途径。考虑到Agent有能力随着环境的变化解决高级问题，修改自己的目标，学习知识，提高能力。通过Agent的逐步学习，我们可以了解用户的兴趣，并以此为基础对元搜索引擎的搜索结果进行过滤、合成和排序，这样优化处理后的搜索结果必然满足要求更好的。本文详细讨论了兴趣模型建立和兴趣模型实时更新的相关方法，以及如何利用兴趣模型优化元搜索引擎的检索结果。