En metasearch engine ( metasearch engine ) er en søgemaskine, der i modsætning til klassiske søgemaskiner ikke har sin egen database og sit eget søgeindeks , men genererer søgeresultater ved at blande og omrangere søgeresultater fra andre søgemaskiner.
Eksempler: AskNet , Excite , Ixquick , Nigma . Historiske metasøgemaskiner inkluderer Dogpile, MetaCrawler, SUSI og Inference Find [1] .
Metasøgemaskinen indsamler rangerede søgeresultater for en specifik forespørgsel fra flere søgemaskiner, bruger en linkalgoritme til at frasortere duplikerede resultater og opretter en ny rangeret liste, der leveres til brugeren gennem en centraliseret grænseflade [2] .
Ved rangering af resultaterne modtaget fra individuelle søgemaskiner, kan metasøgemaskinen bruge den allerede dannede vurdering af sådanne systemer, baseret på kvaliteten af resultaterne modtaget fra dem i tidligere forespørgsler [3] . Bedømmelsesaggregeringsalgoritmer fungerer uden at tage hensyn til relevansindekser, hvor hver søgemaskine betragtes som en vælger ved valget, og hver position i søgeresultaterne betragtes som en kandidat ved disse valg. Sådanne algoritmer inkluderer Bordas metode , som tildeler et vist antal point til hver position og derefter summerer pointene fra alle vælgere for hver kandidat, og Condorcets metode , som tildeler point for encifrede "sejre" i hvert par af kandidater. Condorcet-metoden giver mere objektive resultater, mens Borda-metoden er meget nemmere at algoritme. En anden metode, den vægtede HITS-algoritme , er en variant af HITS-algoritmen, hvor hver søgemaskine behandles som en hub-side, og hver internetside, der findes i søgningen, behandles som en myndighedsside [4] .
Metasøgemaskiner fra den nye generation fremhæver, udover at behandle en specifik forespørgsel, de nøgleord eller emner, der er knyttet til den, og opretter en tagsky eller leverer et sæt relaterede nøgleforespørgsler om emnet, hvilket giver brugeren mulighed for at forfine søgningen [5 ] .
Indsendelse af flere forespørgsler til flere andre søgemaskiner udvider dækningen af tilgængelige data om et emne og giver dig mulighed for at finde flere oplysninger. Metasearch bruger indekser, der er kompileret af andre søgemaskiner, og samler og forfiner ofte resultaterne på sine egne unikke måder. En metasøgemaskine har en fordel i forhold til en enkelt søgemaskine, fordi brugeren vil få flere resultater for den samme indsats. Dette reducerer mængden af arbejde, når brugere indtaster forespørgsler i forskellige systemer separat for at finde ressourcer [6] . Fra dette synspunkt er metasøgemaskiner mest nyttige for nybegyndere og er af mindre interesse for erfarne brugere [1] .
På grund af manglen på deres egen storstilede indekseringsmekanisme optager metasøgemaskiner en relativt lille mængde diskplads. I nogle tilfælde kan sådanne systemer installeres direkte på brugerens computer og ydermere give en væsentlig personalisering af søgningen [3] .
De påståede fordele ved en metasøgemaskine er også relateret til effekten " helhed er større end summen af delene ". Forskellige søgealgoritmer er effektive i varierende grad afhængig af konteksten, hvilket betyder, at de aggregerede resultater fra flere søgemaskiner kan være kvalitetsmæssigt overlegne i forhold til den simple sum af resultaterne. Samtidig forbyder en række søgemaskiner i virkeligheden metasøgemaskiner at bruge deres resultater gratis. Resultatet var indgåelsen af aftaler mellem metasøgemaskiner og førende søgemaskiner, som som regel indebærer placering af betalt annoncering for sidstnævnte på metasøgemaskiners websteder [2] . Derudover har nogle af metasøgemaskinerne ikke deres egen udviklede rangeringsalgoritme, idet de er afhængige af relevansindekser opnået fra hver søgemaskine separat [3] .
I 1995 begyndte flere metasøgemaskiner at arbejde på internettet på én gang og fortsatte deres arbejde i løbet af det næste halvandet årti. Den første metasøgemaskine, der blev brugt kommercielt på internettet, var MetaCrawler , udviklet ved University of Washington . Den demonstrerede levedygtigheden af metasearch og behandlede i det første år af dens eksistens 100.000 forespørgsler om dagen og i 2000 2 millioner forespørgsler om dagen. Programmet blev kommercielt licenseret af Go2Net i 1996 [7] .
Samme år dukkede metasøgemaskinen SavvySearch udviklet ved University of Colorado op . Algoritmen for driften af denne maskine inkluderede en vurdering af effektiviteten af hver af de involverede søgemaskiner i specifikke sammenhænge, baseret på et metaindeks, der indeholder historien om tidligere interaktioner. I 1999 blev systemet opkøbt af CNET [7] .
Endnu senere, i 1995, blev ProFusion-metasøgemaskinen skabt, udviklet ved University of Kansas . Systemet brugte en tillidsvurdering, der inkluderede scores tildelt individuelle søgemaskiner ved at formulere træningsforespørgsler, som hver blev inkluderet i en række tematiske kategorier. Maskinen blev købt i 2000 af Intelliseek (en del af BuzzMetrics siden 2006) og blev senere pensioneret [7] .
I 1996 blev den kommercielt succesrige metasøgemaskine Dogpile lanceret . Det blev udviklet af juridisk forsker Aaron Flynn og erhvervet af Go2Net i 1999. Systemets betalende partnere omfatter Google , Yahoo og Ask Jeeves , og det præsenterer resultater efter brugerens valg rangeret efter relevans eller søgemaskiner. I 2000 behandlede Dogpile, ligesom MetaCrawler, 2 millioner anmodninger om dagen [8] .
| Søgemaskiner og maskiner _ | |
|---|---|
| Generel |
|
| Regional |
|
| ledere |
|
| Tematisk |
|
| Metasøgning | |
| åben / gratis |
|
| Baby |
|