：搜索引擎主题模型优化-引擎模型解决方案

　　：搜索引擎主题模型优化-引擎模型解决方案

　　搜索引擎主题模型优化-搜索引擎主题模型解决方案主题模型不同于搜索结果模型，是运用固定的模板在搜索内容进行搜索。

　　1）大批量采样导致采样率降低：单位数据量提高的采样率造成了搜索同样时间内多次采样的效率降低。

　　2）高采样率时，数据集采样的稀疏性造成了计算速度降低。

　　3）降低了算法的利用率，需要更多的资源。近两年开始兴起的机器学习技术，通过图像识别和相关性搜索，将本来很稀疏的单个字句转换成了具有一定相似性的子句，提高了搜索效率。大数据时代，搜索引擎主题模型自然也要进行数据科学技术变革。

　　主题模型优化可以解决下面几个问题：

　　1）搜索引擎页面多子树结构化转换成了单个子树结构化

　　2）字段处理变换成了线性可分

　　3）数据计算处理变化

　　4）结果准确度恢复，

　　5）去噪，

　　6）内容质量优化

　　7）链接性能优化

　　8）模型延展性优化

　　9）拓展性，

　　已经有中文方向的论文推荐了请阅读个人关注的可能领域：医学方向的搜索引擎领域：最近感觉医学类搜索是个不错的方向，祝大家ieee持续发论文，flagship连连。

　　我们正在进行新闻聚合，医学搜索，等方面的研究。

　　这是一个非常成熟的领域。只是有人在这方面进行探索和总结而已。搜索引擎主题模型，确实困难很多，几乎要改变搜索结果的方方面面。但真的能完全改变么？是否也有更好的方法？楼主的思考还有探索的空间。因为搜索引擎或医学，其搜索结果的排序并不仅仅是由结果的大小或质量决定的。对于低质量的结果，经过搜索引擎爬虫抓取的统计，无论比例是多少，都会排在搜索结果的较后位置。

　　（平台级搜索引擎，可以完全基于爬虫抓取时的访问深度来考虑统计结果质量的排序，但搜索引擎爬虫抓取时的深度，通常都远远大于结果数目，那么这个抓取深度和结果量，可能已经足够大小或质量检测了）而再对于高质量的内容，这些越是高质量的数据，因为其高曝光度，高关注度，会进入非常靠前的位置，哪怕只有一条。与此同时，同样数量的搜索请求，通常只有一条高质量的结果。

　　据我所知，欧洲中东北非地区，食用人工饲养的猪肉，平均每个人会选择10-15个不同饲养的猪肉品种。但是在北美的超市里，猪肉的选择是很少的，基本都是猪肉需求量的百分之五十以下的猪肉，因为平均每年大概四百万头猪被屠宰。没错，这些动物饲养养殖的标准，都是一样的。因此，在这些地区的大医院里，大城市有独家定制的猪肉产品，小城市里，只有普通饲养的猪肉。而国内的搜索引擎，想要做到高质量的猪肉搜索，基本。