基于人工智能的搜索和推荐系统

        互联网上的搜索历史分析和用户活动是个性化推荐的基础，这些推荐已成为电子商务行业和在线业务的强大营销工具。随着人工智能的使用，在线搜索也在改进，因为它会根据用户的视觉偏好提出建议，而不是根据每个客户的需求和偏好量身定制产品描述。

概述

现代搜索引擎帮助我们在几秒钟内在不断增长的互联网数据海洋中找到任何实际问题的答案。这怎么可能呢？如此快速的搜索过程背后是什么？本博客将讨论人工智能 （AI） 搜索技术，这些技术可以快速帮助满足用户的信息需求并提供最合适的建议。

AI 帮助推荐引擎根据每个客户的需求和偏好做出快速、切中要害的推荐。借助 AI，在线搜索变得越来越好，因为它会根据用户的视觉偏好而不是产品规格提供推荐。

利用 AI 的推荐引擎可以成为搜索字段的替代品，因为它们可以帮助用户找到他们可能不会以不同的方式看到的对象或内容。这就是为什么今天，推荐引擎在 Amazon、Facebook、YouTube 等网站中发挥着至关重要的作用。让我们更深入地了解推荐引擎的工作原理，并了解它们如何收集数据和提出建议。

搜索引擎的演变

Archie 是第一个搜索引擎，它搜索 FTP 站点以创建可下载文件的索引。由于篇幅有限，仅提供房源，不包括每个地点的内容。它允许用户环顾 Internet。但它的功能有限，尤其是与当前的搜索引擎相比。第一个搜索引擎是一个 FTP，用户可以在其中提出简单的文件搜索请求，他们必须下载这些文件才能读取文件。

随着 Internet 上文档总数的增加，系统似乎对相关页面进行了排名。对于页面排名，搜索机器会考虑查询中的关键字、这些单词的频率以及它们在文档上下文中的重要性。

必要的统计量 TF-IDF 出现了：

• TF （Term-frequency） — 单词实例数与文档中单词总数的比率，用于评估单个记录中术语的重要性。

• IDF （Inverse Document Frequency） — 单词在特定文档集合中出现的频率的倒数，这种方法减少了广泛使用的关键字的权重。

Google 搜索引擎于 1998 年出现，具有创新的反向链接排名算法 PageR