在目前应用互联网搜索引擎的基础上，本文首先确定了主要的搜索引擎评估指标。
还研究了如何确定每个指数的权重，建立了权重分布的子模型，并为评分标准奠定了基础。目标决策理论被用来建立搜索引擎，然后建立的模型被用来计算五大搜索引擎的百度，搜狗，搜搜常用的分数的综合绩效评价的数学模型，艾文和谷歌。文的模型主要基于多目标决策理论和多元回归分析以及层次分析。键词：搜索引擎;重量;型号中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）14-0014-02随着互联网的快速发展，用户离不开互联网。息但是这些信息非常庞大，同事们充斥着许多破坏性的信息。索引擎技术是充分利用这些资源的有效方法。索引擎可以被视为一个网站。些网站搜集了大量的网站在互联网上通过本地搜索软件（也称为网络搜索机器人）或连接到一个网站，并有一定的处理后，将其插入到自己的数据库。
户向他发送各种请求，搜索引擎通过提供他需要的信息给出答案。
据一些调查，搜索是继电子邮件之后的第二大互联网应用。
此，建立全面的搜索引擎评价体系和对搜索引擎进行完整客观的评价具有更大的社会意义和搜索前景。
前，许多研究人员已就此问题进行了成功的研究，利用大量的分析研究方法识别大量数据，逐步开发信息技术，客观有效地评估搜索引擎。建立有意义的排名和设计个性。索引擎在提高工作效率和最大化时间价值方面发挥着重要作用。了确定搜索引擎的性能，我们必须根据搜索引擎和用户之间的关系确定评估搜索引擎性能的关键因素。
过建立加权子模型，确定每个链接的权重。他现实生活实验，
宁波网站优化统计数据，多用途决策方法的使用，统计搜索引擎的最终得分，排名。型假设假设参与评估的搜索引擎的性能稳定，服务器没有失败，不会快速升级并且状态得以维持。推测，该模型测得的因素是参与评价的关键因素，而其它变量的定义为不相关变量和它们的变化不影响评价结果的准确性。设改变网络速度的状态不会影响结果。设评估中涉及的因素彼此独立。号描述建模和分析现有搜索引擎的解决方案在评估互联网搜索引擎的优势和劣势时，已建立的数学模型涉及许多决策变量。些变量的特征在于各种结构，复杂的结构和不确定性。了解决这个问题，有必要正确地评估目标描述的相对重要性。个因素的重要性是不同的：为了反映因素的重要性，有必要估计每个因素（即权重）的相对重要性，每个因素的权重集合因素是定义的重量。
重是指标本身的物理属性的客观反映，是主观和客观整体衡量的结果。统工程理论中的层次分析法（AHP）是一种更好的权重确定方法。
是一种多目标，多标准的决策方法，将各种复杂问题因素划分为有序水平，使其成为一种结合定量分析和定性分析的有效方法。模型将使用AHP来确定问题的决策变量的权重。出问题的层次模型：搜索引擎b;精度b1，安全性b2，完整性b3;明确b11，重复数据删除b12，优先级b13，无毒b21，社会影响b22，原始内容b31，更新频率B32。
于确定权重的AHP的基本过程如下所述。据上述分数，前五大搜索引擎可分为：Google，搜狗，搜搜，爱文，百度。
论本文采用层次分析法对搜索引擎评价问题进行综合研究，运用多目标决策理论建立数学模型，对搜索引擎绩效进行全面评价，得出最终得分。是，所有主要搜索引擎都在快速增长，各自搜索引擎的性能仍在不断提高，这将影响本文中确定的评估指标的适用性。
析层次结构的过程有其自然的缺点，例如较少的定量数据和更多的定性组件。此，建立合理的估值模型的方式仍需要进一步研究。
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