基本介紹
- 中文名：協同Web搜尋
- 外文名：Collaborative web search
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引言
搜尋引擎作為人們最重要的信息獲取工具，主要功能之一是向用戶提供Web搜尋服務，使用戶獲得高質量的搜尋體驗已經是其成敗的關鍵。隨著機器學習、數據挖掘、模式識別以及人工智慧等技術的發展，為提高Web搜尋服務質量注入了新的技術，同時也使得服務方式呈現出樣化。例如，將相似Web頁面聚集從而減少用戶重複瀏覽，通過分析查詢日誌提供熱門關鍵字推薦，實行“一對一”的個性化服務，等等。
目前，Web搜尋服務的競爭實際上成為服務方式的競爭，已經從傳統的“一對多”發展到“一對一”的個性化服務方式，並正在向“多對一”與“多對多”的協同服務方式發展。在這一過程中，個性化Web搜尋、社會化Web搜尋得到了迅速發展，而協同Web搜尋是前二者的進一步發展，隨著Web2?0時代的到來，協同Web搜尋已經成為Web搜尋發展的主要趨勢之一。協同Web搜尋實際上是近年來在搜尋引擎的快速發展、用戶數量高速增長、用戶產生信息的不斷增多以及用戶就搜尋任務交流頻率增大等的驅動下，所導致的一個新的信息檢索研究方向。目前主流搜尋引擎以及Web瀏覽器缺乏對協同搜尋有效的支持，而實際生活中用戶共同完成一個搜尋任務的情況又頻繁發生，因此，迫切需要一種方便用戶協同工作的搜尋引擎出現。
協同web搜尋
協同Web搜尋，常常被簡稱為協同搜尋，實際上是針對Web進行的協同信息檢索，是集體智慧[11]、協同智慧型[12]、計算機支持的協同工作[13]以及協同過濾[14]在信息檢索領域的具體化。從廣義上講，協同Web搜尋泛指用戶間有協作關係的各種Web搜尋方式；從狹義上講，協同Web搜尋通常是指利用其他用戶的搜尋歷史、經驗以及與搜尋有關的其他信息來完成搜尋任務或最佳化查詢結果（即網頁排名）的搜尋方式，或者指兩個或兩個以上的用戶共同合作完成同一個搜尋任務的搜尋方式，前者可以認為是隱式的協同搜尋，後者則可認為是顯式的協同搜尋，通常指的是狹義上的協同搜尋。
在計算科學領域，與協同搜尋相近的研究方向有協同信息檢索、協同信息查找，相關的研究方向有查詢詞擴展（queryexpansion）、相關性反饋（relevancefeedback）等。其中，H．Armin等人認為，協同信息檢索是指通過不同用戶與搜尋引擎的互動，來改進用戶的檢索效果，使後來的具有相似興趣或查詢的用戶能從協作信息檢索系統中自動保存的檢索知識中受益，本質上是一種基於社會化的信息檢索方法。而協同信息查找是比協同信息檢索更加特定的研究領域，主要集中在研究信息查找方法上。協同搜則是人們就Web搜尋服務討論協同問題時習慣使用的術語.
協同web搜尋分類
隱式的web協同搜尋
提供該功能的搜尋引擎首先為每個用戶捕獲查詢詞以及收集與搜尋有關的其他信息，接著通過一定的方法找到與某一個或某一組用戶有關的其他用戶的相關搜尋信息，將它們推薦給用戶或利用它們最佳化用戶的搜尋結果。從這個角度來看，協同Web搜尋是個性化Web搜尋、社會化Web搜尋的進一步發展，是利用協同智慧型的Web搜尋。
一般來說，這類協同Web搜尋不但利用與用戶有關的個人信息，而且利用與用戶有關的其他用戶的信息，通過協同其他用戶的信息來提高用戶的搜尋體驗。具體來說，往往是以查詢為中心，通過重用其他用戶以前的查詢及搜尋歷史來提高用戶協同搜尋的效率.
隱式的web協同搜尋顯式的協同搜尋
提供該功能的搜尋引擎往往提供用戶間交流、細分和分配搜尋任務等功能，允許用戶在特定的工作環境或開放的網路社區內，通過直接或間接的方式與其他用戶互動，就某一問題涉及的信息獲取任務進行搜尋。這類協同搜尋系統的最大特點是為具有相同搜尋興趣或目的的用戶群提供一系列支持協調搜尋行為的功能。從這個角度來看，這類系統是計算機支持的協同工作系統，即採用了CSCW（computersupportedcooperativework）技術的Web搜尋系統。
一般來說，在這類系統中，用戶之間首先通過實時互動查詢詞的選擇以及搜尋任務的分配，而後由用戶各自並行搜尋。每個用戶集中在信息需求的不同部分，系統採用特定算法將返回結果分配給不同的用戶（協作者），由他們各自獨立地做出相關性判斷，最後把判斷為相關的結果反饋給系統，由系統生成一個與查詢需求高度相關的結果集，統一提供給所有參與協同搜尋的用戶。
由於在這類系統中，用戶就相同的信息需求組成一個協同工作小組，並主動地參與部分的搜尋任務，所以這類系統是以用戶為中心的.
顯式的協同搜尋