(純屬惡搞：用戶搜索未來發(fā)展趨勢)

 

1，社會化搜索

 

隨著Facebook的流行，社交網絡平臺和應用占據了互聯網的主流，社交網絡平臺強調用戶之間的聯系和交互，這對傳統(tǒng)的搜索技術提出了新的挑戰(zhàn)。

 

 

 

傳統(tǒng)搜索技術強調搜索結果和用戶需求的相關性，社會化搜索除了相關性外，還額外增加了一個維度，即搜索結果的可信賴性。對某個搜索結果，傳統(tǒng)的結果可能成千上萬，但如果處于用戶社交網絡內其他用戶發(fā)布的信息、點評或驗證過的信息則更容易信賴，這是與用戶的心里密切相關的。社會化搜索為用戶提供更準確、更值得信任的搜索結果。

 

國外的dogpile等元搜索引擎能夠得到發(fā)展和壯大，主要得益于國外傳統(tǒng)搜索過多，并且企業(yè)實現共贏的理念，但在中國更多的人思考的是如何把所有資源都 掌握在自己手中，百度，google，yahoo是不會看著自己在未來發(fā)展中落伍，成為跟潮人，現在這幾家都在不斷豐富自己的產品線，并且觸及社會化搜索，來保證自己在這個行業(yè)中的地位。

 

2，實時搜索

 

隨著微博的個人媒體平臺興起，對搜索引擎的實時性要求日益增高，我想這也是搜索時引擎未來的一個發(fā)展方向。

 

 

不過在國內，實時搜索由于各方面的原因無法普及使用，比如Google的實時搜索是被重置的，百度也沒有明顯的實時搜索入口。

 

3，移動搜索

 

隨著智能手機的快速發(fā)展，基于手機的移動設備搜索日益流行，但移動設備有很大的局限性，比如屏幕太小，可顯示的區(qū)域不多，計算資源能力有限，打開網頁速度很慢，手機輸入繁瑣等問題都需要解決。

 

 

 

目前，隨著智能手機的快速普及，移動搜索一定會更加快速的發(fā)展，所以移動搜索的市場占有率會逐步上升，而對于沒有移動版的網站來說，百度也提供了“百度移動開放平臺”來彌補這個缺失。

 

4，個性化搜索

 

個性化搜索主要面臨兩個問題：如何建立用戶的個人興趣模型?在搜索引擎里如何使用這種個人興趣模型。

 

個性化搜索的核心是根據用戶的網絡行為，建立一套準確的個人興趣模型。而建立這樣一套模型，就要全民收集與用戶相關的信息，包括用戶搜索歷史、點擊記錄、瀏覽過的網頁、用戶email信息、收藏夾信息、用戶發(fā)布過的信息、博客、微博等內容。比較常見的是從這些信息中提取出關鍵詞及其權重。

 

為不同用戶提供個性化的搜索結果，是搜索引擎總的發(fā)展趨勢，但現有技術有很多問題，比如個人隱私的泄露，而且用戶的興趣會不斷變化，太依賴歷史信息，可能無法反映用戶的興趣變化。

 

5，地理位置感知搜索

 

目前很多手機已經有GPS的應用了，這是基于地理位置感知的搜索，而且可以通過陀螺儀等設備感知用戶的朝向，基于這種信息，可以為用戶提供準確的地理位置服務以及相關搜索服務。目前此類應用已經大行其道，比如手機地圖app。

 

6，跨語言搜索

 

這方面做的最好的是Google，Google目前已經提供多種語言之間的跨語言搜索，比如我搜“麻省理工”排在第一位的則是麻省理工學院的主頁。

 

 

 

如何將中文的用戶查詢翻譯為英文查詢，目前主流的方法有3種：機器翻譯、雙語詞典查詢和雙語語料挖掘方法。對于一個全球性的搜索引擎來說，具備跨語言搜索功能是必然的發(fā)展趨勢，而其基本的技術路線一般會采用查詢翻譯加上網頁的機器翻譯這兩種技術手段。

 

7，多媒體搜索

 

目前搜索引擎的查詢還是基于文字的，即使是圖片和視頻搜索也是基于文本方式。那么未來的多媒體搜索技術則會彌補查詢這一缺失。多媒體形式除了文字，主要包括圖片、音頻、視頻。

 

多媒體搜索比純文本搜索要復雜許多，一般多媒體搜索包含4個主要步驟：多媒體特征提取、多媒體數據流分割、多媒體數據分類和多媒體數據搜索引擎。

 

例如圖片搜索，一般的步驟為：第一步，縮小尺寸。第二步，簡化色彩。第三步，計算平均值。第四步，比較像素的灰度。第五步，計算哈希值。(詳情可參見Google圖片搜索的原理一文)。

 

8，情境搜索

 

情境搜索是融合了多項技術的產品，上面介紹的社會化搜索、個性化搜索、地點感知搜索等都是支持情境搜索的，目前Google在大力提倡這一概念。

 

所謂情境搜索，就是能夠感知人與人所處的環(huán)境，針對“此時此地此人”來建立模型，試圖理解用戶查詢的目的，根本目標還是要理解人的信息需求。比如某個用戶在蘋果專賣店附近發(fā)出“蘋果”這個搜索請求，基于地點感知及用戶的個性化模型，搜索引擎就有可能認為這個查詢是針對蘋果公司的產品，而非對水果的需求。

 

寫在最后：