随着Web信息的飞速增长,搜索引擎已成为用户必不可少的信息检索工具。元搜索引擎综合了多个搜索引擎的搜索结果,提高了搜索的覆盖率,但是它们返回的条目往往数目庞大,并且很多条目与用户查询无关,这直接影响了用户检索的再选择代价。为了检索到用户期望的信息,并且减少无用信息的干扰,这就是本文研究的个性化元搜索引擎的目标。本论文首先系统地介绍了目前搜索引擎的研究现状；针对这些搜索引擎存在的不足,引出了结合用户的个性化需求的个性化元搜索引擎的基本结构；在对其进行了深入分析研究的基础上,提出了改进结果排序算法；最后设计了一个个性化元搜索引擎的实验系统。本文主要的研究工作如下：(1)建立用户兴趣分类模型,结合用户兴趣模型来推测用户的查询意图,分析出用户搜索的兴趣类。这些兴趣类为个性化搜索和结果合成处理提供了依据。(2)研究并改进了基于用户兴趣的结果合成算法。根据用户兴趣对结果进行相似度计算和结果去重,从而为用户提供贴切的查询结果。(3)设计和实现了一个个性化的元搜索引擎实验系统,并且对搜索结果进行了分析和评价,有较好的查全率和准确率,很好地体现了用户兴趣的搜索特点,有较好的实用性。对本系统进一步完善后,可能成为一个性能很好的元搜索引擎。