搜索引擎信息检索技术的热点

信息检索技术的热点

　　◆ 智能检索或知识检索

　　传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，往往存在查不全、查不准、检索质量不高的现象，特别是在网络信息时代，利用关键词匹配很难满足人们检索的要求。智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典改善检索效果，比如用户查询“计算机”，与“电脑”相关的信息也能检索出来；进一步还可在知识层面或者说概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果，比如用户可以进一步缩小查询范围至“微机”、“服务器”或扩大查询至“信息技术”或查询相关的“电子技术”、“软件”、“计算机应用”等范畴。另外，智能检索还包括歧义信息和检索处理，如“苹果”，究竟是指水果还是电脑品牌，“华人”与“中华人民共和国”的区分，将通过歧义知识描述库、全文索引、用户检索上下文分析以及用户相关性反馈等技术结合处理，高效、准确地反馈给用户最需要的信息。

　　◆ 知识挖掘

　　目前主要指文本挖掘技术的发展，目的是帮助人们更好的发现、组织、表示信息，提取知识，满足信息检索的高层次需要。 知识挖掘包括摘要、分类（聚类）和相似性检索等方面。

　　自动摘要就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘。在信息检索中，自动摘要有助于用户快速评价检索结果的相关程度，在信息服务中，自动摘要有助于多种形式的内容分发，如发往PDA、手机等。相似性检索技术基于文档内容特征检索与其相似或相关的文档，是实现用户个性化相关反馈的基础，也可用于去重分析。自动分类可基于统计或规则，经过机器学习形成预定义分类树，再根据文档的内容特征将其归类；自动聚类则是根据文档内容的相关程度进行分组归并。自动分类（聚类）在信息组织、导航方面非常有用。

　　◆ 异构信息整合检索和全息检索

　　在信息检索分布化和网络化的趋势下，信息检索系统的开放性和集成性要求越来越高，需要能够检索和整合不同来源和结构的信息，这是异构信息检索技术发展的基点，包括支持各种格式化文件，如TEXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。

　　另外，从工程实践角度，综合采用内存和外部存储的多级缓存、分布式群集和负载均衡技术也是信息检索技术发展的重要方面。

　　随着互联网的普及和电子商务的发展，企业和个人可获取、需处理的信息量呈爆发式增长，而且其中绝大部分都是非结构化和半结构化数据。内容管理的重要性日益凸现，而信息检索作为内容管理的核心支撑技术，随着内容管理的发展和普及，亦将应用到各个领域，成为人们日常工作生活的密切伙伴。

　　信息检索不等于 搜索引擎

　　互联网的发展明显地促进了信息检索技术的发展和应用，一大批搜索引擎产品诞生，为网民提供了很好的快速信息获取和网络信息导航工具，但是将信息检索等同于使用搜索引擎就陷入了误区。搜索引擎技术中也普遍采用了全文信息检索技术，但互联网信息搜索和企业信息搜索是不同的。

　　一是数据量。传统信息检索系统一般索引库规模多在GB级，但互联网网页搜索需要处理几千万上亿的网页，搜索引擎的基本策略都是采用检索服务器群集，对大多数企业应用是不合适和不必要的，并不适用于企业应用。

　　二是内容相关性。信息太多，查准和排序就特别重要，Google等搜索引擎发展了网页链接分析技术，根据互联网上网页被连接次数作为重要性评判的依据。但企业网站内部的网页链接由网站内容采编发布系统决定，其链接次数存在偶然因素，不能作为判别重要性的依据。真正的企业应用的检索要求基于内容的相关性排序，就是说，和检索要求最相关的信息排在检索结果的前面，链接分析技术此种排序基本不起作用。

　　三是实时性。搜索引擎的索引生成和检索服务是分开的，周期性更新和同步数据，大的搜索引擎的更新周期需要以周乃至月度量；而企业信息检索需要实时反映内外信息变化，搜索引擎系统机制并不能适应企业中动态性数据增长和修改的要求。

　　四是安全性。互联网搜索引擎都基于文件系统，但企业应用中内容一般均会安全和集中地存放在数据仓库中以保证数据安全和管理的要求。

　　五是个性化和智能化。由于搜索引擎数据和客户规模的限制，相关反馈、知识检索、知识挖掘等计算密集的智能技术很难应用，而专门针对企业的信息检索应用能在智能化和个性走得更远。