摘要
    在这论文里, 我们比较并且分析了已存在的因特网信息搜索服务模式，并且描述一个分布式的元搜索引擎模型。在分析了存在的数据挖掘技术以后, 我们选择决策树技术建立并且优化这个模型。
    关键词：数据挖掘，决策树，分布，元搜索引擎，信息搜索服务装置

1.引言
    近年来因特网得到了迅速发展。在因特网上的信息资源丰富了。在高度赞扬因特网的丰富和多样化的同时, 用户也经常担心不能迅速地查找出需要的信息。它与因特网信息搜索技术形成的庞大的需求的背景相对立。我们把这些提供因特网信息搜索服务的应用软件程序称为搜索引擎。
    如果我们在因特网上集成存在的搜索引擎的信息搜索能源, 我们就能根据用户的询问请求的类型和网络的即时的状况，将用户的询问送到相关的搜索引擎进行处理。这样, 我们能集中于通过过滤和集成源于这些搜索引擎的搜索结果来改进分布式管理策略的搜索引擎, 以便改进信息搜索服务的质量。在这篇论文中描述了的分布式的元搜索引擎模型就是基于这个想法。每个搜索引擎在分布式结构中都相当于一个工作状态和信息服务质量不断变化的节点 。因此, 模型的分布策略应该也是动态的。如果我们测量每个搜索引擎的信息服务和用户的反馈的历史的数据，我们能优化这个搜索引擎模型。采用决定树技术的数据挖掘模块根据反馈做挖掘分发策略的工作, 建立并且优化这个模型。