摘要：讨论了元搜索引擎中成员搜索引擎的查询变量的表达能力的问题来源,并给出了布尔和向量两种模型的定义、计算方法,对成员搜索引擎的查询变量的表达能力的计算方法进行了深入探讨.

摘要：元搜索引擎的调度策略研究如何选择贴近需求的成员搜索引擎组合,以较小的资源耗费,帮助用户获得较高的查询质量。提出了一种基于检索术语分类的评价方法,根据成员搜索引擎的查全率、查准率和平均响应时间,量化其查询性能,然后根据评分高低,为每个分类的查询请求分配合适的成员搜索引擎组合。为该调度策略设计了实验系统,并对实验结果进行了分析与对比,结果表明,该调度策略有效地提高了查准率。

摘要：在已有元搜索引擎设计基础上,提出了一种基于统计学习的智能化调度策略。采用网络营销策略和规律对信息类别的内容进行自然分类,作为选择成员搜索引擎的基本依据;通过对用户历史数据的整合,统计计算和调整优化得出成员搜索引擎的最优选择;通过实验得出的结果表明,能达到知名元搜索引擎的性能。