20、协同排名与用户画像：在定制化网络搜索中利用群体智慧

协同排名与用户画像：在定制化网络搜索中利用群体智慧

1. 引言

搜索引擎在当今的网络使用中扮演着至关重要的角色。主流搜索引擎依赖于链接结构信息（即由页面和数据项之间的超链接形成的图形）来决定最相关的搜索结果。然而，这种基于链接结构的方法对于模糊查询非常敏感，特别是在查询可以在多个领域中有答案的情况下。此外，属于隐式目标但受欢迎程度较低的兴趣领域的元素通常会被用户期望的排名更低。为了解决这些问题，本文介绍了一种协作搜索伴侣系统——CoFeed，它通过收集用户搜索查询并访问反馈来构建用户和文档中心的配置文件信息，从而提供更加个性化的搜索结果。

2. 搜索引擎现状分析

2.1 搜索引擎的工作原理

现代搜索引擎主要依赖于以下几点来决定搜索结果的相关性：

• 链接结构 ：通过分析网页之间的链接关系，确定网页的重要性。
• 关键词匹配 ：根据用户输入的关键词，匹配与之相关的网页内容。
• 用户行为数据 ：利用用户的点击行为、停留时间等数据来调整搜索结果的排序。

尽管这些方法在很多情况下是有效的，但它们并没有充分利用用户在导航选择过程中创造的集体知识。这意味着搜索引擎在处理模糊查询或冷门兴趣领域时可能存在局限性。

2.2 现