用情境搜索开启未来之路

情境搜索通过对用户搜索行为的深入理解,结合用户的时间、地点、需求等要素,提供个性化的搜索服务。这种搜索模式将打破传统搜索限制,实现更加智能化的信息获取。
Internet发展至今,亿万网民们早已习惯每天使用搜索引擎获取信息:人们习惯于在资讯海洋中进行“搜索”,并在成千上万的搜索结果中继续精确搜索。同时,搜索引擎也正引领IT产业从一个时代走向另一个时代,并逐渐改变每个人的生活。


传统搜索引擎的局限


随着互联网大环境的改变,昔日的Web1.0已经全面发展到了Web2.0,这暴露出传统搜索的三个落伍之处:一是“就事论事”。搜索就是搜索,没有考虑搜索启发的环境,只看到当前的查询串,很少考虑用户的隐含意图;二是没有(或极少)引入用户行为,浏览器不能根据用户点击和浏览的习惯对结果排序进行优化; 三是没有(或极少)引入“关系”数据, 也就没有“群体智能”,不能利用文档关系(对网页进行分类和聚类)和查询关系。


通用搜索引擎的特点是通用,它实现了搜索,但并不是为每个人所定制,现实中网络用户的使用习惯千差万别,在搜索结果中反复筛选已不可避免,而这正是下一代搜索引擎崛起并发展的契机。


下一代的搜索引擎应该是什么样,我们一直在探索:搜索服务是否可以突破现在的形式?是否能提供一种因人而异、因需而变的搜索?Web3.0是未来发展的趋势,信息来源将集成很多方式,搜索领域更强调的将是情景知识的应用,包括语义搜索、个性化搜索、互动性搜索、分类性搜索、分享类搜索等,因此,我认为,“情境搜索”将开启搜索的未来之路。


什么是情境搜索


简单来说,情境搜索是对用户搜索的各类数据和信息进行深入理解后,提供给用户最贴切的搜索服务。情境搜索包含7个要素(6W&1H),它强调“以人(Who)为本”,也就是以用户为中心,根据其搜索行为的时间(When)、地点(Where)、输入(What)、需求(Want)、习惯(How)、背景(Why)等因素,由情境计算得到最适合的搜索结果,再将这一结果通过用户的搜索情境直接呈现。


情境搜索的概念看似简单,但是具体实现时却面临重重挑战:


首先,需要跨界的产品开发。产品的设计需要整合腾讯庞大平台的各种优势产品,提供有价值的信息给用户,这已经超越了传统搜索引擎开发的领域。


其次,数据的挖掘与整合。每一个小小的情境搜索,实际上都是对用户意图的一次深入分析,并由此对专业数据和自然结果进行整合与优化。这其中,海量Hidden Web数据的挖掘尤为重要,这也是整个搜索行业都在奋力突破的难关。


最后,苛刻到极致的用户体验。情境搜索的用户体验最核心的基础就是“顺其自然,适应需求”,如何在庞大的腾讯产品线上提供最好的交互体验,是个巨大的挑战。


用情境搜索贴近用户


让我们畅想一下未来的贴身搜索模式吧,搜索将变得无处不在,如影随形。例如,你在腾讯在线平台上关注或与好友谈论电影《阿凡达》,情境搜索将自动挖掘你最关心的内容:效果最好的影院在哪里、如何预订电影票、网友的评价如何、哪些好友支持这部影片、预告片和音乐下载……此时,你无须再打开浏览器输入检索词,一次又一次地甄选结果。情境搜索通过深入挖掘客户“情境”需求,深入地了解到你需要什么,他不仅会把需要的信息直接推送到你面前,还会整合在线预定、购买等后续服务,甚至可以帮你找到志同道合的“搜友”。


通过情境搜索,新的搜索2.0将突破传统的搜索模式,降低网民使用搜索的门槛,实现搜索引擎与用户间的无缝沟通。腾讯搜搜将在这一方向上持续探索,不断推出更加贴近用户需求的创新应用。
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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