맞춤된 검색의 현재 부족

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일반적으로 말하자면, 웹 서비스 검색 엔진에 사용 되는 개인된 정보 추천 웹에 그릴 수 있는 전통적인 전자 상거래 분야에서 정보 추천 서비스 개인. 그러나, 현대 전자 상거래 분야에서 개인화 된 추천 시스템으로 유사한 기능을 가진 검색 엔진은 작은 관심을 받고 있다. 즉, 현대 검색 엔진은 다양 한 맞춤된 검색 결과 제공할 수 없습니다, 검색 결과의 다른 사용자에 대 한 동일한 쿼리는 항상 동일한 쿼리를 제출 하는 사용자에 게 관련이 없는. 따라서, 검색 엔진은 종종 그것은 검색 단계에서 사용자의 개인 설정된 요구 특성을 무시 하기 때문에 많은 양의 특정 사용자에 대 한 쓸모 없는 정보를 반환 합니다. 이 현상의 주요 원인은 그 현대 검색 엔진 다음과 같이 전통적인 개인된 정보 추천 시스템과 비슷한 몇 가지 문제에 직면입니다.

우선, 사용자의 요구는 효과적으로 표현 하기 어렵다. 이것은 주로 두 가지 이유: 한편으로, 일반적인 비 전문 사용자 수요 식 훈련, 그래서 수 없습니다 효과적으로 이해 하 고 표현 하는 그들의 정보 요구의 부족 때문에, 결과 사용자의 주관적인 이해 하다 자주 하지. 비유적 인 표현, 현상은 "사용자 수 없습니다 설명 그가 그가 찾고 있는 무슨을 보고 하지 않으면 그에 대 한 보고 는" 이다. 다른 한편으로, 이것은 또한에서 온다 시스템 얻을 수 없습니다 올바르게 맞춤 관련 사용자 정보, 이것은 주로 하기 때문에 네트워크 정보 검색 시스템 일반적으로 사용자의 개인 설정된 기능을 얻기 위해 주도권을가지고 하지 않습니다 하지만 또한 사용자 제한을 사용 하 여 개인된 정보를 제출 해야 합니다 필요 하지 않습니다. 위의 두 가지 측면의 최종 결과 귀 착될 것 이다 시스템은 현상을 효과적으로 사용자 개인 설정 특성 정보를 얻을 수 없습니다.

둘째, 검색 결과의 정확도 검색의 신속성을 사이 모순이 다. 많은 전통적인 기법 자주 주로 전통적인 소기업 웹 사이트 개인 설정 알고리즘에 적용 되는 심각한 성능 문제를 생산 하는 추천 맞춤 검색 엔진의 대규모 데이터 처리, 그리고 기술 좋은 확장성의 부족. 그러나 물론, 사람들 또한 차원 감소 등 몇 가지 솔루션을 제안 했다, 클러스터링 분석 및 베이지안 네트워크 일부에 비록 범위 확장의 문제를 해결할 수,, 이러한 기술은 원래 데이터 패턴 정보를 추출 하는 오프 라인 단계에서 종종 권장된 컬렉션을 가져오고 이러한 패턴의 사용의 온라인 단계에서 따라서,이 방법은 처리 오버 헤드를 줄일 수 있습니다, 비록 부정확 한 추천 결과 복잡 한 패턴의 증가 함께 온라인 컴퓨팅 증가 하면서 자주 생성 합니다.

마지막으로, 현대적인 검색 엔진의 검색 정보의 수준 여전히 낮습니다. 검색 엔진은 웹 페이지의 콘텐츠의 의미를 정말로 이해 하지 수, 때문에 Word 일치 하는 및 통계 분석의 간단한 사용, 어느 정도 피할 수 없는 오류가 발생 이해. 그것은 해야 될 이다도 사용할 수 일부 지능형 의미 분석, 뿐만 아니라 처리 시간과 공간, 비용 때문에 그래서 상용 검색 엔진 시스템에서 하지 널리 인기.

저자: 항 주 시 십억 네트워크 기술 유한 회사

원래 부하: http://www.seo.com.cn

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