賈博研，王瑞琰，鄭宇峰，王丹丹

（江蘇大學，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

1 搜索引擎的發(fā)展

搜索的本質(zhì)是用戶通過互聯(lián)網(wǎng)工具找尋信息，搜索行為就是二者之間的交流。搜索引擎的更多渠道引導有效信息直達，從“單流主導”到“人與信息雙向互動”，從“信息找人”到雙向“選擇搜索”，形成“信息流”與“搜索流”的閉環(huán)。

早期的搜索引擎主要是PC端的信息檢索，單單通過技術爬蟲去全網(wǎng)抓取海量信息，供用戶使用；而現(xiàn)在的搜索引擎則是基于內(nèi)容平臺和移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)物。移動時代到來后，海量APP涌現(xiàn)，移動端的搜索引擎面對擁有海量客戶與優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的平臺，需要在技術與內(nèi)容上不斷優(yōu)化，在實現(xiàn)精確搜索的同時，通過地理與時間標簽，發(fā)掘用戶興趣，提高用戶粘性[1]。

2 關聯(lián)規(guī)則

2.1 算法簡介

若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)規(guī)則是尋找同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關性，比如，在一次購買活動中所購買不同商品的相關性。關聯(lián)分析，即利用關聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘，目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關系，自動探測以前未發(fā)現(xiàn)的、隱藏著的新模式[2]。

2.2 算法發(fā)展

解決關聯(lián)規(guī)則問題的原始算法是AIS算法，為改進AIS算法，提出了OCD算法、Apriori算法。由于Apriori算法I/O開銷很大，因此，大多改進算法都在如何減少搜索次數(shù)上做文章。其后又提出一個基于Hash技術的DHP算法與數(shù)據(jù)進行分區(qū)的Partition算法。Partition算法提出了頻繁模式增長（FP-Growth）的思想，設計了基于該思想的頻繁模式樹（FP-tree）存儲結構，并在此結構上的頻繁模式挖掘算法FP-growth，F(xiàn)P-growth在效率上較Apriori算法有較大的提高。在國外，關聯(lián)規(guī)則已經(jīng)進入產(chǎn)品化階段。

近年來，國內(nèi)隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，關聯(lián)規(guī)則算法開始應用于各方面，如：挖掘電子商務潛在客戶，在臨床醫(yī)療診斷、精準扶貧中的應用，基于關聯(lián)規(guī)則分析的物流定制服務推送系統(tǒng)、學校教育和學生行為分析等[3]。

現(xiàn)如今，在智能搜索引擎的發(fā)展中，關聯(lián)規(guī)則能夠提供一定技術支持，進行搜索引擎優(yōu)化（Search Engine Optimization，SEO）。關聯(lián)規(guī)則的概念擴展包括：頻繁模式、序列模式挖掘、時序模式挖掘、空間模式挖掘、結構（圖）挖掘、多媒體挖掘、其他高級挖掘等方面，對搜索引擎搜索與推薦等不斷進行優(yōu)化，可通過用戶搜索索引提取時間、地理標簽等，進一步搭建用戶興趣庫模型，與用戶保持良好粘性。

3 搜索引擎簡介

3.1 搜索引擎運作機制

搜索引擎的工作原理是從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁，建立索引數(shù)據(jù)庫并進行搜索排序。整個工作過程大體分為4個部分：信息采集、信息分析、信息查詢和用戶接口。

搜索引擎的信息主要源自于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁，通過網(wǎng)絡爬蟲將整個互聯(lián)網(wǎng)的信息獲取到本地，當搜索引擎接收到用戶的查詢后，首先，需要對查詢詞進行分析，結合查詢詞和用戶信息來正確推導用戶的真正搜索意圖。其次，檢索器根據(jù)用戶輸入的關鍵字，在索引庫中快速檢出文檔，進行文檔與查詢的相關度評價，對將要輸出的結果進行排序，并將查詢結果返回給用戶。

結果排序最重要的兩個參考排序中，一個是內(nèi)容相似性因素，即網(wǎng)頁是和用戶查詢密切相關的；另外一個是網(wǎng)頁重要性因素，即網(wǎng)頁是質(zhì)量較好或相對重要的，往往從鏈接分析的結果獲得。結合以上兩個考慮因素，就可以對網(wǎng)頁進行排序，作為用戶查詢的搜索結果。搜索引擎的最重要目的是為用戶提供準確、全面的搜索結果，滿足用戶查詢需求并實時提供準確結果，最終構成了搜索引擎前臺計算系統(tǒng)。

3.2 搜索引擎搜索對比

本次研究實際體驗各搜索引擎的搜索效率、設計及用戶體驗等，并進行橫向比較，以“世界上最大的島嶼是”為檢索字句，體驗結果如表1所示。

表1 各搜索引擎體驗分析

4 數(shù)據(jù)分析

對于用戶現(xiàn)階現(xiàn)使用搜索引擎現(xiàn)狀的數(shù)據(jù)獲取，本次研究采用了問卷調(diào)查法，共收集問卷217份，皆為有效數(shù)據(jù)，基于此，共分為以下4個方面對用戶使用情況做數(shù)據(jù)分析。

4.1 搜索引擎使用現(xiàn)狀

常用搜索引擎使用占比：百度為34%，自帶瀏覽器為20%，360搜索為20%，其他占比相對較低，對于搜索引擎的使用主要為國內(nèi)搜索引擎，且對于移動設備的搜索引擎有一定依賴性；對于調(diào)查人員，18～25歲居多，使用搜索引擎的年限為6年以上的人群占比超過50%，在一定程度上表明搜索引擎在用戶的使用中仍占有重要地位[4]。

對于無法使用平臺的失望度可側面反映用戶對于平臺的依賴性，對于所搜集的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，將近90%的用戶對搜索引擎平臺有較強的依賴性；同時，對于附加擴展應用的用戶使用情況，在一定程度上也表明用戶對于搜索引擎的粘性。

4.2 平臺使用頻率情況

對于平臺使用頻率（見圖1），結合調(diào)查的用戶學歷發(fā)現(xiàn)，高學歷人群使用搜索引擎的頻率相對較高，專本科及本科以上的用戶使用搜索引擎的頻率平均每天10次以上，在一定程度上表明對于知識、信息的獲取，有專業(yè)研究的人群更傾向于對搜索引擎的使用。

4.3 平臺使用偏好

對于搜索平臺的使用，大部分是需要查詢特定信息，對于搜索平臺的選擇因素，主要看重搜索平臺使用的簡易度、搜索范圍、搜索準確度與相關瀏覽信息等；對于平臺的使用期望最首要的就是搜索結果的準確性、搜索頁面的簡潔性、減少廣告的植入，并由搜索信息對于其他知識領域的擴展等方面，對于平臺的個性化搜索期望不高。

4.4 對于搜索內(nèi)容的選擇

搜索內(nèi)容的選擇性瀏覽方面，用戶會優(yōu)先選擇與信息相關度較高詞條，描述內(nèi)容簡單易懂，對于搜索結果的返回，一些信息的更新也會對內(nèi)容的選擇有一定影響，如圖2所示。

圖1 搜索引擎使用頻率

圖2 搜索內(nèi)容選擇

5 SEO趨勢展望

5.1 SEO意義價值

隨著互聯(lián)網(wǎng)的誕生與新技術的不斷興起，處于信息時代的用戶最重要的就是對信息的檢索與獲取。搜索引擎平臺除了提供搜索功能外，現(xiàn)下智能化互聯(lián)網(wǎng)搜索與推薦應用也將會推動搜索引擎的進一步更新與完善，兼具搜索與自動問答功能，并結合可視化技術，能為用戶更好地提供檢索服務[5]。

Google，Yahoo、百度、搜狐等傳統(tǒng)的搜索引擎也在不斷探索新的、符合時代潮流的搜索方式，并隨之衍生了個性化推薦的功能，讓用戶不僅能夠主動搜索信息，也能被動接受自己需要信息的擴展部分。對于興起的、結合社交媒介的社會化引擎，更傾向于將自己定位為社交與新聞熱點推薦的引擎產(chǎn)品，即為用戶提供有特色的、個性化的信息。無論是傳統(tǒng)的搜索引擎，或是社會化搜索引擎，都面臨著如何保持用戶粘性與提高用戶體驗的問題。

5.2 SEO趨勢展望

5.2.1 搜索界面的優(yōu)化

依據(jù)問卷數(shù)據(jù)可知，用戶對于搜索界面的簡潔度選擇有一定偏好；在搜索入口的優(yōu)化方面，可以設置多個小搜索入口，如熱點推薦、猜你喜歡、與你相關、學科細分等；對于搜索路徑，也可以添加個性化時間搜索、位置搜索。

5.2.2 技術上的革新

技術決定搜索的體驗，搜索引擎的技術支持主要依賴于協(xié)同過濾算法與關聯(lián)規(guī)則算法，協(xié)同過濾算法對于電商平臺的個性化推薦有一定的準確性，而關聯(lián)規(guī)則在智能引擎上的應用也逐漸深入，二者結合推動智能引擎的發(fā)展。用戶檢索詞條記錄的數(shù)據(jù)庫要不斷更新，提高自然語言處理能力，建立詞條索引，通過對頻繁搜索索引，可在用戶再次搜索時進行推薦。對于用戶興趣庫的建立，也可關聯(lián)規(guī)則算法進行搭建，通過用戶的搜索行為及點擊行為對用戶行為心理進行分析，選擇適合用戶偏好的推薦結果，從而提高用戶與搜索引擎粘性。

5.2.3 內(nèi)容上的優(yōu)化

內(nèi)容是搜索的根本，對于用戶搜索內(nèi)容的返回，準確性為最首要的因素。返回結果的準確性也影響著用戶對于搜索引擎的粘性。對于內(nèi)容返回的準確性，一方面，要擴大檢索數(shù)據(jù)庫，聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)生成內(nèi)容，知識庫等；另一方面，要對檢索匹配技術進行優(yōu)化，提取有效信息。

對于搜索引擎，要提供多場景優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，滿足多行業(yè)搜索需求，依據(jù)問卷數(shù)據(jù)，專業(yè)人士更傾向于使用搜索引擎以滿足知識需求，多場景打造垂直內(nèi)容，滿足多行業(yè)商業(yè)信息搜索需求。支持用戶創(chuàng)造內(nèi)容，國內(nèi)一些視頻軟件擁有巨大而無可替代的內(nèi)容池，建立了更加豐富與優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，搜索引擎也可與其結合，形成多場景、多內(nèi)容、多信息數(shù)據(jù)庫的聚合憑條，一站式滿足用戶需求，提高用戶與平臺的粘性。