目前個性化搜索的不足點

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發表於 2016-2-26 09:58:00 | 顯示全部樓層 |
起首,用戶需求難以有效表達。這重要有兩個原因:一方面,因爲一般非專業用戶都缺乏需求表達的練習,所以不克不及有效懂得和表達本身的信息需求,產生的後不雅就是用戶的主不雅懂得往往就並不明白。形象地說,這種現象就是“用戶無法描述他要找什麼,除非讓他看到想找的器械”。另一方面,這也來自於體系無法精確地獲取相幹用戶個性化信息,這主如果因爲收集信息檢索體系中平日不具有主動獲取用戶個性化特點的功能,同時也沒有請求用戶必須提交個性化信息才能應用的限制。上述兩個方面的最終效不雅都邑產生體系無法有效獲取用戶個性化特點信息的現象。


                                                               
總體而言,應用於引擎中的Web個性化信息推薦辦事可以借鑑傳統電子商務範疇中的Web個性化信息推薦辦事。然則,具有和現代電子商務範疇中個性化推薦體系類似功能的引擎卻很少受到人們的留意。也就是說,現代引縉紳不克不及廣泛地供給個性化結不雅,對不合用戶的一個雷同萌芽的結不雅老是雷同的,它與提交萌芽的用戶無關。是以,因爲在檢索階段忽視了用戶的個性化需求特點,所以對特定用戶而言,引擎經常返回大年夜量的無用信息。造成這種現象的重要原因在於現代引擎面對一些和傳統個性化信息推薦體系類似的問題,具體如下。


其次,檢索結不雅精確化和檢索快速化之存放在牴觸。在處理引擎的海量數據時,很多傳統的個性化推薦技巧平日會產生嚴重的機能問題,這些重要實用於傳統小型商務網站中的個性化算法和技巧往往缺乏優勝的縮放性。當然,人們也提出了一些解決辦法,如維數約減、聚類分析和貝葉斯收集等,固然在必定程度上可以或許解決縮放性問題,然而這些技巧往往是經由過程在離線階段採掏出原始數據中的模式信息,痊癒在線階段應用這些模式來獲得推薦集合,所以這些辦法固然可以削減在線的處理開銷,然則經常產生推薦結不雅不精確的情況,同時在線計算的複雜度也會跟着模式的增多而增長。


最後,現代引擎的檢索智能化程度仍然較低。因爲引擎無法真正懂得網頁內容的語義,所以純真地應用詞語匹配和統計分析辦法,在必定程度上會造成弗成避免的懂得缺點。應當說,即使是可以或許應用某些智能語義分析功能,也因爲處理時光和空間的消費驚人,所以在商用引擎體系中尚不克不及廣泛普及。 (思億歐www.引擎優化.com.cn)
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