libook
2020-06-19 18:09:37 +08:00
先看现在的搜索引擎是怎么工作的。
搜出来的页面，如果有用户想要的链接，用户会主动去点，没有的话用户会尝试换关键词搜索，直到搜到了想要的链接就会点击。
那么搜索引擎只需要看用户点的是哪一个链接，然后根据链接在搜索结果的页数及位置来评估当前搜索结果是否足够好，如果普遍用户翻到第二页才点击链接，那么显然这个搜索结果是不够好的，搜索引擎可以自动把链接提到第一页。
然后根据相同的关键词搜到的各项结果的点击情况来排列前后顺序。
如果想做个性化的话，可以拿公共的排序作为默认排序，再根据个人的搜索和点击历史来动态调整这个用户看到的搜索结果的顺序。
再准确一点的话，可以关联用户一次连续会话中搜索的关联词，比如你先搜了意大利音乐，紧接着又搜了太阳，那么就会前排显示意大利歌曲《我的太阳》的结果。
如果想更准确的话得让搜索引擎理解搜索关键词和搜索结果之间的关系，这个就得上自然语言处理和人工智能了。
通过用户的搜索行为、点击行为以及所点击的链接在搜索结果的位置，基本就可以非常准确和全面地反映用户对搜索结果的满意度了。楼主可以思考一下，点赞是否能够比上述方案更加准确和全面的反映用户对搜索结果的满意度。
搜索引擎发展这么多年有很多技术来提升搜索结果的质量，但为什么搜索结果还是没有达到完美的程度？
不同人对同一事物的描述很可能是有差异的，而相同的关键词在不同上下文也可能代表不同的含义，人类之间交流还有可能因为信息不对等而产生误解，更何况搜索引擎。
所以其实各大搜索引擎都很清楚每个用户对每次搜索结果是否满意，问题是知道了也没用，提升搜索准确性本身就是个很难的问题。