目前,互联网规模不断扩大,成为人们最重要的信息来源之一,但同时也出现了“信息过载”的问题,网络上的信息增长速度过快,用户获取所需信息难度越来越大。因此,搜索引擎应运而生。随着搜索引擎的发展,目前有两个重要的研究方向：其一,传统搜索引擎是基于网页的,而网络上的信息承载方式已经不仅限于传统网页,因此需要探索新的搜索引擎技术；其二,搜索引擎层出不穷,质量参差不齐,需要有一种合适的方式来评价搜索引擎的性能。本文主要贡献有以下三点：第一,提出了一种新的对象级别搜索引擎的排序模型。本模型适用于多种对象存在的场合,是基于对象之间的链接关系的,从而具有通用性。第二,提出了UIG的概念。UIG与传统的DCG相比,衡量的信息更为准确。第三,提出了一种用于搜索引擎性能评价的搜索引擎的理想点击分布族。在实际应用中,可以通过搜索引擎的实际点击数据拟合其参数；同时,从实际点击分布与理想点击分布的差别上,可以反映出搜索引擎排序算法的缺陷与改进方向。本文所提出的对象级搜索引擎排序模型,首先以对象链接图为基础,计算单个对象对单个term的相关度,然后对多个term的相关度进行合并。本模型在ACM Portal数据集上得到验证取得较好效果。本文所提出的搜索引擎点击分布模型,是从寿命分布中的威布尔分布出发,并结合搜索引擎的特点加以修改所得。本模型在AOL、搜狗、微软搜索引擎数据集上得到验证取得较好效果。