随着Internet的飞速发展,人们越来越依靠网络查找自己所需要的信息,搜索引擎增强了人们定位和收集信息的能力,在一定程度上解决了“信息过载”和“资源迷向”的问题。但是一个搜索引擎通常不能搜索到用户需要的所有信息,要得到相对全面、准确的搜索结果,必须同时使用多个搜索引擎,在这样的背景下便产生了元搜索引擎。元搜索引擎技术是一种集成搜索引擎技术,它主要通过对成员搜索引擎的调用、整合、控制和优化来实现信息检索。目前,元搜索引擎虽然在一定程度上方便了用户的查询,但是同传统搜索引擎一样没有考虑用户个性化的需求,对每个用户的检索请求都给出相同的检索结果。本文针对现有元搜索引擎的局限性和用户的个性化需求,首先对元搜索引擎和个性化搜索进行了综述,然后研究了个性化元搜索引擎的基本结构、方法及相关技术,并以用户兴趣模型为基础,提出了实现用户个性化元搜索的相关算法和设计思想。本文主要研究的工作包括:(1)分析和研究用户兴趣模型的建立及更新,用三元向量模型表示机制改进用户兴趣模型的表示。(2)研究个性化元搜索引擎的成员搜索引擎调度算法。对现有的成员引擎调度进行分析和比较,提出了基于用户兴趣的成员搜索引擎个性化调度算法。(3)研究个性化元搜索引擎的结果合成算法。在分析现有结果合成算法的基础上,提出了基于用户兴趣的个性化结果合成算法。(4)结合实际,利用J2EE架构设计一个实验系统,并对文中提出的部分算法进行了实验和分析。最后,结合个性化元搜索引擎的研究和现状,对个性化元搜索引擎未来的主要研究方向进行了总结和讨论,强调个性化元搜索引擎研究的意义。