Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển không ngừng của các dịch vụ trên Internet, các máy tìm kiếm mới ra đời ngày càng nhiều với chức năng ngày càng phong phú và đa dạng. Đặc biệt trong đó có sự ra đời của các máy tìm kiếm lớp trên. Một số máy tìm kiếm lớp trên điển hình phải kể đến như là: Google CSE, Helios, Dogpile, VisualSEEk, WebSEEk, MetaSEEk, …. Trong đó MetaSEEk [11] là một máy tìm kiếm lớp trên chuyên tìm kiếm các ảnh trên Web dựa vào nội dung của ảnh. Phần này sẽ tập trung trình bày mô hình của máy tìm kiếm ảnh lớp trên MetaSEEk.
38
Cũng giống như các máy tìm kiếm lớp trên khác, mô hình của MetaSEEk gồm có ba thành phần chính: bộ dịch truy vấn (query translator), bộ điều vận (query dispatcher) và giao diện hiển thị (display interface).
Khi nhận được một câu truy vấn từ phía người dùng, bộ điều vận sẽ chọn các máy tìm kiếm nguồn thích hợp dựa trên cơ sở dữ liệu về khả năng thực thi của từng truy vấn đã thực hiện trước đó. Cơ sở dữ liệu này chứa các điểm số chỉ ra khả năng thực thi tốt hay kém của từng truy vấn trong quá khứ đối với mỗi tùy chọn tìm kiếm. Các điểm số này được gọi là các điểm số hiệu năng (performance score) của các tùy chọn tìm kiếm đối với mỗi truy vấn, và cơ sở dữ liệu chứa các điểm số như vậy được gọi là cơ sở dữ liệu hiệu năng (performance database). Sau khi đã chọn được các máy tìm kiếm nguồn, bộ dịch truy vấn chuyển các truy vấn sang dạng thích hợp và gửi tới các máy tìm kiếm nguồn đã được chọn. Cuối cùng, thành phần hiển thị kết hợp và xếp hạng lại các kết quả nhận được từ các máy tìm kiếm và hiển thị cho người dùng. MetaSEEk đánh giá chất lượng của các kết quả trả về bởi mỗi tùy chọn tìm kiếm dựa trên các phản hồi từ phía người sử dụng.