搜索引擎发展史

  随着现代互联网的迅速发展,能够接触到互联网的人越来越多。而这些网民需要寻找什么东西的时候,只需要轻轻一点,打开一个百度或者谷歌等,往搜索框里面输入自己需要找的东西,再按回车键,便可以查到千千万万个结果,而为网民所广泛使用的这个工具,就是搜索引擎。那么,搜索引擎是如何发展起来的呢?

  今天,就为大家说一下搜索引擎发展史

  第一代分类目录时代

  不知道大家在自己的搜索引擎首页是否有设置过导航网站作为自己的首页呢?其实这个网址就是搜索引擎第一代的代表。我们可以从这个导航网站里面看到,里面几乎都是一些分类网址,几乎在互联网上的,这个网站里面都一应俱全,从这里我们可以看出,这个网站是一个导航网站,也可以说分类目录网站,用户可以从这个分类目录里找到自己想要的东西,这就是搜索引擎第一代。

  第二代文本检索时代

  到了这一代,搜索引擎查询信息的方法则是通过用户所输入的查询信息提交给服务器,服务器通过查阅,返回给用户一些相关程度较高的信息。这代的搜索引擎的信息检索模型主要包括例如布尔模型、概率模型或者向量空间模型。通过这些模型来计算用户输入的查询信息是否与网页内容相关程度高低,将相关度高的则返回给用户。采取这种模式的搜索引擎主要是一些早期的搜索引擎,例如像Alta Vista、Excite等等。这就是搜索引擎第二代。

  第三代整合分析时代

  这一代的搜索引擎所使用的方法大概是和我们今天的网站的外部链接形式基本相同,在当时,外部链接代表的是一种推荐的含义,通过每个网站的推荐链接的数量来判断一个网站的流行性和重要性。然后搜索引擎再结合网页内容的重要性来和相似程度来改善用户搜索的信息质量。这种模式的首先使用者是google,google不仅为首次使用并且大获成功,这一成就在当时引起了学术界和其他商业搜索引擎的极度关注。后来,学术界以此为基础,提出了更多改进链接分析算法。大多数的主流搜索引擎都在使用分析链接技术算法。

  这就是第三代搜索引擎将用户输入关键字,反馈回来的海量信息,智能整合成一个门户网站式的界面,让用户感觉每个关键字,都是一个完整的信息世界。而不是第二代一样返回一个清单,整个清单夹杂着大量用户不关心、没有分类的链接。第三代搜索引擎的典型特征就是:智慧整合第二代返回的信息为立体的界面。让用户能轻易地一眼进入到最相关的分类区域去获取信息。

  第四代用户中心时代

  第四代,也就是我们所用的搜索引擎技术也是互联网上用的最普遍的。主要是以用户为中心。当客户输入查询的请求时候,同一个查询的请求关键词在用户的背后可能是不同查询要求。例如用户输入的是“苹果”,那么作为一个想要购买iPhone的用户和一个果农来说,那么要求就是大大的不一样。甚至是同一个用户,所查询的关键词一样,也会因为所在的时间和所在的场合不同而返回的结果不同的所有主流搜索引擎,都在致力于解决同一个问题:怎样才能从用户所输入的一个简短的关键词来判断用户的真正查询请求。这一代搜索引擎主要是以用户为中心。这就是第四代搜索引擎。

  移动设备的使用者,即使不向移动搜索互联网授权任何特征信息,移动搜索互联网仍然可以通过移动设备使用者在的搜索时的大量特征,比如上网的时间习惯,操作习惯,内容归类去逐渐勾勒出这人使用者的特征信息,这种“推测式”算法的可能性也是由于移动设备具有唯一性、随身性而产生的。这好比是警察可能通过“嫌疑人”的行为习惯,去推测出他的“作案动机”与“体貌特征”一样。那么,这些使用者的蛛丝马迹,都是未来移动互联网搜索引擎进行“商业数据挖掘”的巨大宝藏。

  移动互联网搜索的必然使命,就是:提供精准到个人的搜索。可以说前三代搜索引擎,都是基于PC互联网的搜索,而精准到个人需求的移动互联网搜索为“第四代搜索引擎”,那么,最有可能实现这个第四代搜索引擎的人才,可能不来自于百度,甚至不来自于GOOGLE,而很有可能来自于亚马逊、淘宝这些掌握了大量个人信息的商业巨头,或者来自于跨界研究行为心理学、消费心理学、社会心理学等背景的IT研究机构或IT创业团队,因为这些公司或机构,对人们的行为习惯背后的“动机”与“特征”更加了如指掌。

  第五代生活生态圈

  第五代搜索引擎应该是基于物联网的搜索,物联网搜索拥有更广阔的搜索空间,现在能预测到物联网一个最典型的应用就是:找东西!比如远程看管小孩、老人,或搜索走失小孩,包括精确到厘米的GPS定位,比如你去一个陌生的地方,找厕所,找窗口,甚至找警察。同时,不仅仅是你找东西,甚至还有可能东西找你,比如泊车后超过某个时间点,让车主动呼叫你,饭煮好了,电饭堡呼叫你,提前打开的空调使用室温保持到预定温度后,空调呼叫你等等。

  总结

  直到现在,基于第四代搜索引擎未能解决的问题,很多主流的搜索引擎都做了许多的技术尝试,比如像根据用户所输入的查询请求和用户所处在的地理位置来判断用户的真正查询请求,又或者根据用户输入的查询信息和用户之前访问的历史记录相结合来判断用户的真正查询请求,但是在效果上却是微乎其微。这个问题何时才能突破,让我们拭目以待吧。

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