搜索引擎是指根据肯定的策略、应用特定的计算机程序从互联网上收集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展现给用户的体系。当用户在搜索框输入一个症结字后，咱们应当给用户返回什么内容呢？
一、搜索引擎原理和用户使用习惯
1.1 搜索引擎是一个可供所有人检索的数据库
图1：搜索引擎简单的人机交互过程
其中：
1）被检索的数据库即搜索引擎所抓取的网页数据。
通过蜘蛛爬取到原始数据后，搜索引擎会对其进行处理后才入库。即搜索引擎的搜索算法，比方大家熟著名字（ 当然是名字啦，内容原理是最高秘密） 的Google的PageRank。
2）搜索引擎是高度简化后的产品。
用户需要做的等于输入想要检索的要害词，断定，查看成果。这里有个须要阐明的是，用户连搜寻前提都不需要输入。而对搜索引擎来讲，不仅要在海量数据中疾速找到相干结果，还要揣摩用户的冀望并提取准确的内容给用户，内部的机制已经不能用繁琐来形容了。
这个难度就比如在大量图书中快捷准确找出某一个未知问题的答案一样。
图2：刚拍摄的国度藏书楼，使用了滤镜。
1.2 搜索引擎数据处理过程
搜索引擎是一个超级复杂的系统，内部详细的处理规则和技巧原理不可能是简单的论述清晰。我们通过产品的思维来理解一下这个过程即可。拿写论文的例子分析即可，论文在成文之前资料的整顿过程大抵如下：
1)从网络、图书馆、书籍杂志、讲座等等收集大批原始资料
2)消除相关反复内容
3)排除跟主题关系性不大的内容
4)依据主题、逻辑次序、优先级等进行人为的盘算、剖析、排版、处置等。这个进程是最为繁琐跟耗时的，运用的兵器便是史上最牛逼的工具：人脑!!!
5)成文输入结果
忍不住再重申一下：所有的产品其实都是在模拟人类的实际社会运动。。。清楚这个对产品经理很主要哦。
搜索引擎数据处理流程基础相似(想要懂得的可以自行搜索相关材料)，独一的也是搜索引擎想消退的区别 ：
一个是有情感有逻辑的人脑在分析，一个是机器依照肯定规矩来分析。
所以，想要搜索结果更精准，那就让它像人脑一样分析输入数据并输入结果。
恩，我也感到不怎么事实，然而能够想方法让他比拟精准。
二、获守信息的方法
我们还是先从日常行为的来入手而后再推导产品的操作方式。
2.1 通常，我们从四周环境如下获守信息：
1、 已知获取途径和方法
如想获知今天美元对国民币的汇率抑或北京飞青岛的机票价钱和时辰表，因为途径已知，此类信息只有按图索骥即可。差异在于不同途径的本钱。汇率可通过网络查询、电话征询、银行网点询问等，显然第一种方法更便捷。(确实是空话)。
这些信息都是规则化，概念明白的。
2、了解中心关键需要收拾的
如方才提到的论文写作，假设标题为弱关系社区设想，我们就需要去讯问什么弱关联,，和强关系有什么差别，已有的设计案例是什么。
这些信息的获取树立在人为分析的条件下。
2.2 提问方式
还是举两个例子。
1、 在构成完整的序言逻辑前，小孩子提问的方式是最简单的关键词，大人们要做的便是通过他的咿呀来理解孩子的需要。正常大人都能精确猜测，起因在于其特别了解孩子的习惯、行为、方式、特征 等。
2、有了完全的语言逻辑后，我们个别抉择直接提问：今天的汇率是什么?北京飞青岛的票价多少，都是几点的?人脑也完全可以处理这些问题。当然，人是庞杂的感情动物，好多货色还不能完整通过字面意思去懂得。说一个不是很适当的例子：约会中，女孩提问你认为当初的房价如何。字面意思是房价，潜在意思是你的购房才能如何。
2.3 搜索引擎该这么处理
假设搜索引擎具备跟我们一样的大脑的话，那他处理问题的方式应该是这样的：
1、分析所查询的问题是检索关键词还是提问
2、结果分为三种，
答案已知直接输出结果；
途径已知，输入解决门路；
提供最契合用户预期的排序结果共用户选择
3、不同的情形下会涌现彼此搭配。当搜索引擎对关键词理解越充足时，结果越正确。
三、改良方法和策略
再总结一下用户的操作行为：
3.1 当用户输入的为关键词时：
1)已知用户的特征，根据其特征对搜索结果进行合乎其自身的排序
2)未知用户特征，则视为一般的查问。提供构造话的搜索结果，即存在相关性的提醒，相关性越高，结果越靠前。
3.2 当用户进行提问时：
1)分析发问的语义，简朴的语义输出结果或道路
2) 无奈分析确实的语义，供给多个结果给用户，同时根据用户的反馈一直调剂结果。这也是用户特点的一局部。
3.3 搜索结果呈现穿插时，痛痒仍是需要参考用户的行动特征来对结果排序。
有多少个名词，感爱好的可再去搜索一下：Baidu-框计算；Google-知识图谱；Facebook-社交图谱搜索；Siri-语义搜索；概率-马尔可夫模型 。
说白了，就是
搜索引擎对用户的搜索用意越理解，资料库越齐备，输出的结果越精准 。
还是举个例子来佐证一下：同样一个问题，好朋友的解答普通比生疏人要好，由于好友人更了解你提问的念头，背景以至盼望得到的谜底。
问题来了，计算机究竟不是生物，他履行的仅仅是规则。能做的便是搜集你的一些行为和特征来推断你的爱好：
1、个人信息：姓名、性别、籍贯、职业、行业、兴趣喜好、使用偏好等。
2、个人行为：搜索记载、阅读记载、社交行为等
3、处理办法：聚类、分类、数据发掘
恩，实在是一个推举引擎。更多常识和操作方式可以看一下Ibm Developer的文章：摸索推荐引擎的机密。
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