总体而言，应用于搜索引擎领域中的Web个性化信息推荐服务

　　总体而言，应用于搜索引擎领域中的Web个性化信息推荐服务

　　总的来说，应用于搜索引擎的Web个性化信息推荐服务可以借鉴传统电子商务领域的Web个性化信息推荐服务。然而，在现代电子商务领域，具有类似于个性化推荐系统功能的搜索引擎却很少受到关注。换句话说，现代搜索引擎还不能广泛地提供个性化的搜索结果。同一查询对不同用户的搜索结果始终相同，与提交查询的用户无关。因此，由于在检索阶段忽略了用户的个性化需求特征，对于特定的用户，搜索引擎往往会返回大量无用的信息。造成这种现象的主要原因是现代搜索引擎面临着一些类似于传统个性化信息推荐系统的问题，具体如下。

　　首先，用户需求难以有效表达。这主要有两个原因：一方面，由于一般非专业用户缺乏需求表达方面的训练，无法有效理解和表达自己的信息需求。其后果是用户的主观理解往往不明确。说得形象点，这种现象就是“用户无法描述他要找的东西，除非他看到了他要找的东西”。另一方面，这也来自于系统无法正确获取相关的用户个性化信息。这主要是因为网络信息检索系统通常不具备主动获取用户个性化特征的功能，也没有要求用户提交个性化信息。要使用的限制。以上两个方面的最终效果会产生系统无法有效获取用户个性化特征信息的现象。

　　其次，搜索结果的准确性和搜索速度之间存在矛盾。在处理搜索引擎的海量数据时，很多传统的个性化推荐技术通常会造成严重的性能问题。这些个性化的算法和技术，主要适用于传统的小企业网站，往往缺乏良好的扩展性。当然，人们也提出了一些解决方案，比如降维、聚类分析、贝叶斯网络等。虽然它们在一定程度上可以解决可扩展性问题，但这些技术往往在离线阶段提取原创数据。在在线阶段，这些模式用于获取推荐集。因此，这些方法虽然可以减少在线处理开销，但往往会产生不准确的推荐结果。同时，在线计算的复杂度会因模型而异。增加和增加。

　　最后，现代搜索引擎的检索智能仍然很低。由于搜索引擎无法真正理解网页内容的语义，单纯使用词匹配和统计分析的方法在一定程度上会造成不可避免的误解。应该说，即使可以使用一些智能语义分析功能，处理时间和空间成本也是惊人的，所以在商业搜索引擎系统中还没有广泛普及。 (四一欧)