如何在Internet海量信息中快速找到用户感兴趣的信息成为困扰人们的主要问题。元搜索引擎虽然提高了查全率,但仍没能很好的解决查准率问题,本文提出了一种改进的基于用户兴趣的元搜索结果合成算法。论文首先研究了信息检索技术及元搜索引擎技术,探讨了元搜索结果合成中涉及到的关键技术;然后研究了用户兴趣模型,提出用户查询向用户兴趣类的映射算法;接着提出本文的研究重点——基于用户兴趣的元搜索结果合成算法,该算法在改进的摘要/位置法计算用户查询与查询结果相关度的基础上引入了词项和用户兴趣,实现了元搜索引擎的个性化;最后实现了个性化的信息检索原型,基于用户兴趣的结果合成算法应用于其中,对算法进行了实验分析,分别与单个搜索引擎以及其他几种传统结果合并算法比较,表明此算法保证了搜索结果的查全率的同时提高了查准率,从而改善了用户检索效果和效率,满足了用户检索的个性化需求。