在搜索中开辟道路——基于群体信息觅食的搜索引擎

搜索引擎如今是互联网用户最重要的入口之一，也是满足其大部分信息需求的核心工具。然而，仍有大量用户的搜索未能获得满意结果。毋庸置疑，多条研究路线旨在提高用户检索结果的相关性。在本文中，作者将这一问题置于更广泛（也更古老）的信息过载问题框架内。他们认为，用户对搜索引擎的不满正是该问题当前的一种常见表现，并提出了一种不同的解决思路。正如将要讨论的，他们的方法在目标上与当前一个热门研究课题（即信息检索中的学习排序）一致，但与该领域常用的技术不同，他们的技术不能严格视为机器学习，此外，它还能根据用户行为实时改变搜索引擎的响应。他们的方案从信息觅食的角度，借鉴了群体智能（特别是蚁群算法）的概念。研究表明，该技术不仅可行，而且是对所述问题的一种优雅解决方案；更重要的是，它取得了有前景的结果，既提高了主要搜索引擎在信息型查询上的性能，又大幅减少了用户回答复杂信息需求所需的时间。