21世纪是信息时代,也是网络时代。随着信息科学的进步和互联网络的发展,网络信息资源越来越丰富,网上信息呈爆炸性增长。面对无序、极其庞大的信息世界和成千上万的超级链接,要在如此浩瀚的信息网络空间里快速、准确、经济地查找到所需要的信息,就像“大海捞针”一样困难。搜索引擎则是解决这一难题的最佳途径。 搜索引擎经历了从简单的机器人搜索软件(Robot Search Software)、独立搜索引擎(Single Search Engine)到专业搜索引擎(Specialized Search Engine)元搜索引擎(Meta Search Engine)的发展历程,成为人们在Web上寻找信息不可或缺的工具。 本文将元搜索引擎作为研究对象,在详细分析了独立搜索引擎和元搜索引擎各自优缺点的基础上指出了元搜索引擎存在的必要性以及发展中文元搜索引擎的迫切性。文章介绍了元搜索引擎的发展现状,就目前元搜索引擎所采用的几种排序算法进行了分析,指出了其中的局限和不足:由于元搜索引擎只能从标准搜索引擎那里获取返回的查询结果,无法获得其他与之相关的信息,所以元搜索引擎在对返回结果进行排序时可用的信息是非常少的。为了提高中文元搜索引擎的查全率和查准率,需要进一步挖掘返回结果中除了位置信息以外的其他信息。本文提出了一种在对返回结果进行中文分词,充分挖掘其语意信息基础上的基于神经网络的网页排序算法。文章详细介绍了该算法的工作原理,并在此基础上设计实现了一个基于神经网络的中文元搜索引擎,详细介绍了元搜索引擎从提交用户请求、获取返回结果到对结果进行的二次处理的实现过程。基于神经网络的元搜索引擎利用了神经网络的模式判别能力对网页的相关性进行判断,为中文元搜索引擎的实现开辟了新的思路。