随着互联网的快速发展，人们已经离不开从互联网上获取信息。但是这些信息浩如烟海，同事又夹杂着大量的有害信息。搜索引擎技术就是完美利用这些资源的有效手段。搜索引擎可以说是一个网站，这些网站通过网络搜索软件（ 也称网络搜索机器人） 或网站登录等方式，将互联网上大量网站收集到本地，经过一定的处理后放入自己的资料库。用户对其进行各种查询，搜索引擎给出响应，提供用户所需的信息。有调查显示，搜索是继电子邮件之后的第二大互联网应用。 因此，建立搜索引擎综合评价体系，完整、客观地对搜索引擎进行综合评价，具有较大的社会意义和研究前景。而针对这个问题目前已经有很多学者做出一些卓有成效的研究，统计了大量数据，运用了大量分析研究方法，信息技术的逐渐发展，客观有效地评价搜索引擎，得出有意义排名，并且设计个性化搜索引擎，对于提高工作效率，实现时间价值最大化，具有重要意义。
为了确定搜索引擎的性能，我们要根据搜索引擎和用户之间的相互关系，以第三方身份确定评价搜索引擎性能优劣的关键因素，通过建立权重子模型，确定每个环节的权重大小。再进一步实际试验，统计数据，采用多目标决策法，统计搜索引擎的最终得分，进行排名。
1 模型假设
1）假设所参与评价的搜索引擎性能稳定，服务器无故障，且短时间内不会升级，状态保持。
2）假设模型衡量的因素就是参与评价的关键因素，其 他变量设为无关变量，它们的变化不影响评价最后评价结果的准确度。
3）假设网络速度的状况的变化与不影响结果。
4）假设参与评价的因素之间相互独立。
2 符号说明
Mij:第i个搜索引擎在第j项的得分；éx ù：大于等于x的最小整数；Mij:第i个搜索引擎在第j项的平均得分；Wj:第j项的权重；
2 模型建立与求解
2.1 对现有的搜索引擎进行分析
在对互联网搜索引擎的优劣进行评价时，所建立的数学模型中涉及许多决策变量。这些变量有繁多、结构复杂、不确定性等特点。为了解决这一问题，我们有必要对描述目标的相对重要度做出正确的估价。而各因素的重要程度是不一样的，为了反映因素的重要程度，需要对各因素相对重要性进行估测（即权数），由各因素权数组成的集合就是权重集。权重是指标本身的物理属性的客观反映，是主客观综合量度的结果。
系统工程理论中的层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP）是一种较好的权重确定方法。它是把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次，使之条理化的多目标、多准则的决策方法，是一种定量分析与定性分析相结合的有效方法。而本模型将使用层次分析法对问题的决策变量确定其权重。给出问题的层次结构模型：
搜索引擎b;准确性b1、安全性b2、完整性b3;非歧义b11、去重复b12、优先度b13、无毒b21、社会影响b22、内容原创b31、更新频率b32.
下面阐述AHP确定权重的基本过程。
1）分层。首先将搜索引擎的评价方式分层，第一层包括3个因素，即U ={b1,b2,b3};第二层包括7个因素，即b1 = {b11,b12,b13},b2 = {b21,b22},b3 = {b31,b32}.各层因素的实际意义和关系如上述所示。定义第一层次权重集 A =（a1,a2,a3），第二层次权重集A1 =（a11,a12,a13）；A2 =（a21,a22）；A3 =（a31,a32）
2）确定各层次判断矩阵P.构造第一层次的判断矩阵P,如表1所示。构造第二层次的判断矩阵，如表2、表3、表4所示。（注：表格）
表1:T b1 b2 b3;b1 1 0.5 0.33;b2 2 1 0.5;b3 3 2 1;
5）计算第二层次的权重集。按照上述方法，可以计算出第二层次权重集：
A1 =（0.3255,0.6044,0.0701），A2 =（0.6135,0.3865），A3=（0.7159,0.2841）
6）确定各项权重。由以上数据可得权重分布图：搜索引擎b;准确性（0.1634）、安全性（0.2970）、完整性（0.5396）；非歧义（0.0532）、去重复（0.0988）、优先度（0.0115）、无毒（0.1822）、社会影响（0.1148）、内容原创（0.3863）、更新频率（0.1533）。
7）得到各决策变量的权重分布后，建立数学模型来分析一个搜索引擎的优劣。将各个搜索引擎的检验结果进行计分。
由表1得，检测项目有7项，分别对百度、搜狗、谷歌、爱问、雅虎、搜搜等6个搜索引擎进行检测。记Mij表示第i个搜索引擎在第j项的得分。现对分数的得出建模，令每项分数最高分为10分。为非歧义、去重复、优先度、无病毒、社会影响、内容原创、更新频率（记为n1~7）给定得分函数，如表1.
8）从政治、财经、科技、教育、娱乐等5个方面选取50个关键词在6个搜索引擎上进行搜索，统计出50次搜索的平均得分。得出各个搜索引擎的各项平均分Mij（Mij表示第i个搜索引擎在第j项的平均得分），分别乘以权重W（jWj表示第j项的权重），得出最后得分，排序，得出搜索引擎的优劣。这里只给出最终得分。
百度 搜狗 谷歌 爱问 雅虎 搜搜；n1 10/e 10/e 10 10 10/e^310/e;n2 10 10 10 10 8 10;n3 9 10 9 5 3 10;n4 10 10 10 10 1010 ;n5 7 10 8 6 5 10;n6 8 9 7 8 5 9;n7 10/e^3 10/e 10 10/e^2 10/e^5 10/e;总分 47.1767 56.3576 64 50.3534 31.5624 56.3576.
根据以上分数可求出前五名的搜索引擎排序为：谷歌、搜狗、搜搜、爱问、百度。
4 结束语
本文使用层次分析法比较全面的研究了关于搜索引擎的评价问题，利用多目标决策理论建立搜索引擎性能的综合评价数学模型，得出最终评分。但各大搜索引擎都在迅速发展，各自的搜索引擎的性能也在进一步提升，这些都会影响到本文所确定的评价指标的适用性。并且层次分析法存在其天然的缺点，比如其定量数据较少，定性成分多。所以，如何建立一个合理的评价模型仍需进一步研究。
参考文献：
[1] 刘正春。 搜索引擎综合评价模型研究[J]. 数学的实践与认识， 2004,34（9）。
[2] 徐俊， 刘娜。 层次分析法的基本思想与实际应用[J]. 情报探索， 2008（12）。
[3] 郭金玉， 张忠彬， 孙庆云。 层次分析法在安全科学研究中的应用[J]. 中国安全生产科学技术， 2008（2）。
