经典搜索引擎排序算法的比较与

随机游走算法与PageRank算法的比较论文素材随机游走算法与 PageRank 算法的比较随机游走算法（Random Walk）和 PageRank 算法是网络图领域两种常见的图分析算法。

本文将对这两种算法进行比较，分析它们的原理、应用以及优缺点。

一、随机游走算法随机游走算法是一种基于随机过程的图分析方法，其原理是通过随机在图中移动的过程来模拟信息传播或随机访问的行为。

以下是随机游走算法的基本步骤：1. 初始化：选择一个起始节点作为当前节点；2. 迭代过程：根据一定概率选择当前节点的邻居节点进行移动，直到满足停止条件；3. 统计结果：统计每个节点的访问频率或到达概率。

随机游走算法的应用广泛，例如用于搜索引擎中的网页排名、社交网络中的影响力评估等。

其优点包括灵活性高、适用性广，能够对图结构进行全局性分析。

然而，随机游走算法也存在一些缺点，如算法的收敛速度慢、对网络规模敏感等。

二、PageRank 算法PageRank 算法是由谷歌公司创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）提出的一种用于网页排名的算法。

其核心思想是通过计算网页之间的链接关系，给予每个网页一个权重值，表示网页的重要性。

以下是PageRank 算法的基本步骤：1. 初始化：给定每个网页初始的 PageRank 值；2. 迭代过程：根据网页之间的链接关系计算每个网页的 PageRank 值，直到满足停止条件；3. 排序结果：根据计算得到的 PageRank 值对网页进行排序。

PageRank 算法的应用主要集中在搜索引擎领域，通过对网页进行排序，提高搜索结果的质量。

与随机游走算法相比，PageRank 算法在迭代过程中引入了贡献因子，对网络的结构进行了更加精细的分析。

然而，PageRank 算法也存在一些问题，例如对初始值敏感、容易被操纵等。

三、比较与总结随机游走算法和 PageRank 算法在图分析领域有许多相似之处，都利用了图结构中节点之间的连接信息。

检索召回排序算法 -回复"检索召回排序算法"指的是在搜索引擎中使用的一种算法，它用于根据用户的查询意图和已有的索引数据对文档进行检索和排序。

本文将从以下几个方面介绍检索召回排序算法：定义和背景、召回阶段、排序阶段、常用的算法和挑战与发展。

一、定义和背景检索召回排序算法是搜索引擎中的核心算法，用于从大规模的文档集合中找出与用户查询相关的文档，并按照一定的顺序进行展示。

在互联网时代，人们追求信息的同时也面对着海量的信息。

搜索引擎作为人们获取信息的重要工具，其效果直接影响着用户的搜索体验。

二、召回阶段召回阶段是检索召回排序算法的第一步，目标是将与用户查询意图最相关的文档尽可能多地找出来。

在这个阶段，一般采用倒排索引技术，将文档集合中的每个文档进行分析，抽取并建立索引。

当用户查询时，检索系统会利用这些倒排索引加速查询。

常用的召回算法包括BM25、TF-IDF等。

三、排序阶段排序阶段是检索召回排序算法的第二步，目标是将召回阶段得到的文档按照与用户查询最相关程度进行排序。

在这个阶段，一般会使用机器学习算法或排序模型进行文档排序。

常用的排序算法包括基于特征的排序算法、基于学习的排序算法等。

四、常用的算法1. BM25：采用了词频、文档长度和查询词频等因素来计算文档与查询之间的相关性。

它的优点是简单、高效，被广泛应用于搜索引擎中。

2. TF-IDF：通过计算查询词项在文档中的频率和逆文档频率，来衡量文档与查询之间的相关性。

它的缺点是没有考虑词序信息，容易受到长文档的影响。

3. Word2Vec：通过将词语映射到一个低维向量空间，来捕捉词语之间的语义关系。

它的优点是能够更好地理解查询和文档之间的语义相似度。

4. RankNet：采用神经网络模型，通过学习训练数据的排序信息，来生成排序模型。

它的优点是可以自适应地学习排序规则，更好地满足用户的个性化需求。

五、挑战与发展检索召回排序算法在面对大规模、高维度的查询和文档数据时面临着许多挑战。

－57－科技论坛搜索引擎排名算法比较研究董富江杨德仁（宁夏医科大学理学院，宁夏银川750004）引言搜索引擎成功地解决了有效检索和利用互联网上海量信息带来的巨大挑战，成为发现Web 信息的关键技术和用户访问万维网的最佳入口。

搜索引擎优化技术（SEO ）通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面、如何建立索引、以及如何确定搜索引擎结果对某些特定关键词的搜索结果排名等技术，来对网站网页进行相关的优化，从而提高在搜索引擎上的排名。

对主流搜索引擎的排名算法进行分析和比较研究具有很大的理论和现实意义。

1Google 的几种排名算法1.1PageRank 算法。

PageRank 的原理类似于科技论文中的引用机制，即论文被引用次数越多，就越权威。

从本质上讲，Google 把从A 页面到B 页面的链接解释为A 页面对B 页面的支持和投票，把链接作为网站编辑对页面的质量和相关性的投票，即PageRank 算法通过链接关系确定页面的等级和相关性，互联网中的链接就相当于论文中的引用。

页面的PageRank 主要基于导入链接（in －bound links ）的数量和提供这种链接的网页的PageRank 。

Google 为互联网中每个页面赋予的数值权重范围是0-10，以表明页面的重要性，记作PR （E ）。

Google 根据投票来源（甚至来源的来源，即连结到A 页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。

PageRank 算法独立于用户查询、是离线的、被实践证明具有快速响应能力和很高成功率。

PageRank 确实是识别一流网站的好方法，对Google 的成功功不可没。

然而它仍存在着明显缺陷：不考虑主题的相关性，从而使得那些从完全不相关链接的网站也在搜索结果中排名靠前；偏重旧网页，过分依赖网页的外部链接；面临着付费链接和交换链接人为操作的挑衅。

1.2TrustRank 算法。

TrustRank 是一种改进PageRank 的方案，它旨在半自动地分离有用页面和垃圾页面，其基本思想是在为网页排名时，要考虑该页面所在站点的信任指数和权威性。

题目：请比较PageRank算法和HITS算法的优缺点，除此之外，请再介绍2种用于搜索引擎检索结果的排序算法，并举例说明。

答：1998年，Sergey Brin和Lawrence Page[1]提出了PageRank算法。

该算法基于“从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页”的回归关系，来判定网页的重要性。

该算法认为从网页A导向网页B的链接可以看作是页面A对页面B的支持投票，根据这个投票数来判断页面的重要性。

当然，不仅仅只看投票数，还要对投票的页面进行重要性分析，越是重要的页面所投票的评价也就越高。

根据这样的分析，得到了高评价的重要页面会被给予较高的PageRank值，在检索结果内的名次也会提高。

PageRank是基于对“使用复杂的算法而得到的链接构造”的分析，从而得出的各网页本身的特性。

HITS 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的JonKleinberg 博士于1998 年首先提出。

Kleinberg认为既然搜索是开始于用户的检索提问，那么每个页面的重要性也就依赖于用户的检索提问。

他将用户检索提问分为如下三种：特指主题检索提问（specific queries，也称窄主题检索提问）、泛指主题检索提问（Broad-topic queries，也称宽主题检索提问）和相似网页检索提问（Similar-page queries）。

HITS 算法专注于改善泛指主题检索的结果。

Kleinberg将网页（或网站）分为两类，即hubs和authorities，而且每个页面也有两个级别，即hubs（中心级别）和authorities（权威级别）。

Authorities 是具有较高价值的网页，依赖于指向它的页面；hubs为指向较多authorities的网页，依赖于它指向的页面。

HITS算法的目标就是通过迭代计算得到针对某个检索提问的排名最高的authority的网页。

通常HITS算法是作用在一定范围的，例如一个以程序开发为主题的网页，指向另一个以程序开发为主题的网页，则另一个网页的重要性就可能比较高，但是指向另一个购物类的网页则不一定。

rerank重排算法rerank重排算法是一种常用的排序算法，可以根据特定的规则对数据进行重新排序。

在实际应用中，rerank重排算法通常用于搜索引擎、推荐系统和排序系统等场景中，以提供更准确、个性化的排序结果。

在搜索引擎中，rerank重排算法可以根据用户的搜索意图和搜索历史等信息，对搜索结果进行重新排序，以呈现用户最相关的搜索结果。

在传统的搜索引擎中，通常会使用TF-IDF等算法对文档进行排序，但这种排序方式往往无法考虑到用户的个性化需求。

而rerank 重排算法可以通过分析用户的点击行为、浏览历史和社交网络等信息，对搜索结果进行个性化的重排，提高搜索结果的相关性和用户满意度。

在推荐系统中，rerank重排算法可以根据用户的兴趣和行为等信息，对推荐结果进行重新排序。

传统的推荐算法往往只考虑用户的历史行为和兴趣偏好，无法很好地适应用户的动态兴趣和个性化需求。

而rerank重排算法可以根据用户的实时行为和上下文信息，对推荐结果进行实时的个性化重排，提高推荐的准确性和用户的满意度。

在排序系统中，rerank重排算法可以根据特定的排序规则，对数据进行重新排序。

在电商平台中，rerank重排算法可以根据商品的销量、评价、价格等信息，对搜索结果进行重排，以提供最符合用户需求的商品。

在新闻推荐中，rerank重排算法可以根据新闻的热度、时效性、用户兴趣等信息，对新闻进行重新排序，以提供最相关和最有价值的新闻。

rerank重排算法的实现通常包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取、模型训练和结果重排序。

首先，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、归一化等操作。

然后，需要从原始数据中提取相关的特征，可以包括文本特征、图像特征、用户特征等。

接下来，需要使用机器学习或深度学习等方法，对提取到的特征进行模型训练。

最后，根据得到的模型和特征，对数据进行重排序，以得到最终的排序结果。

在rerank重排算法的实现过程中，需要考虑多个因素。

搜索引擎如何对搜索结果进行排序目前，不同的搜索引擎使用了不同的相关度排序方法。

比较流行的有两类：超链接分析法，即一个网页被链接的次数越多而且链接的站点越权威就说明此网页的质量越高；词频统计法，即网页文档中出现查询词的频率越高，其排序就越靠前。

此外，还有点击率法，即网页被点击的次数越多，相关度越高；付费jingjia 法，以网站付费的多少来决定排序前后。

任何一个搜索引擎的目的就是更快速地响应用户搜索，把满足用户需求的搜索结果反馈给搜索用户。

能否把与用户检索需求最相关的高质量文档纳入结果排序的前面是衡量搜索引擎性能的关键技术之一。

Google最成功的地方在于利用PageRank对Google排名结果排序，让好的结果排在前面，从而提高了检索质量。

1．链接分析法面对网络这个新的环境，必须使用新的排序技术才能达到较好的检索效果。

由此，基于超链分析的各种排序算法被搜索引擎界提出。

绝大部分超链分析算法都有共同的出发点：更多地被其他页面链接的页面是质量更好的页面，并且从更重要的页面出发的链接有更大的权重。

最着名的链接分析法是Brin．s和Page．L于1 998年提出并应用到Google搜索引擎中的PageRank，以及IBM用于CLEVER搜索引擎的HITS(Hypertext InducedTopic Selection)。

2．词频统计法词频统计法也就是向量空间模型采用的相似度计算方法。

许多搜索引擎都以索引项的词频和位置作为相关度的判定标准，采用前述的词频加权方法来计算相关度。

一个词在网页文档中出现的频率越高，它代表该文档主题的程度就越大，其作为索引项的准确性也就越高，权重就越大。

在与查询词匹配时，它所代表的文档与查询请求的相关度就越高。

除词频外，一个词在文档中的位置也对索引器选词和计算词的权值产生影响。

例如在网页title标签、链点标签、Meta keyword标签、Meta descrip tion标签中选关键词并按词频计算权值时，或索引项出现在网页标题、文章前几段、段首等位置时，其权值会加大。

搜索排名原理
搜索排名原理是指搜索引擎根据搜索关键词的相关性和网页的质量来确定网页在搜索结果中的排序位置。

搜索引擎通过爬虫程序来收集网页内容，并将其存储在搜索引擎的索引数据库中。

当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据索引数据库中的网页内容进行匹配，并根据一系列算法来判断网页的相关性和质量，最终将最相关和最有价值的网页排在搜索结果的前面。

搜索排名原理主要包括以下几个方面：
1. 关键词匹配：搜索引擎会根据搜索关键词与网页内容的匹配程度来确定相关性。

网页中出现关键词的频率和位置、关键词的相关性以及搜索关键词的语义理解都会影响关键词匹配的结果。

2. 网页质量评估：搜索引擎会根据网页的质量指标来评估网页的价值。

这些指标包括网页的内容质量、外部链接的数量和质量、网页的访问量以及用户对网页的互动行为等。

高质量的网页更容易得到搜索引擎的青睐，排名也会更靠前。

3. 用户体验：搜索引擎也会考虑用户的体验，将用户喜欢的网页排在前面。

用户的点击率、停留时间和跳出率等指标可以反映用户对网页的满意程度，搜索引擎会根据这些指标来调整网页的排名。

4. 历史数据：搜索引擎还会根据用户的历史搜索记录和对网页的反馈信息来调整网页的排名。

如果用户经常点击某个网页并
且对其评价良好，搜索引擎可能会将该网页排在更靠前的位置。

同样，在用户搜索时，搜索引擎也会根据用户的历史搜索记录提供个性化的搜索结果。

综上所述，搜索排名是一个综合考虑关键词匹配、网页质量、用户体验和历史数据等多个因素的结果。

搜索引擎通过不断优化算法和改进搜索策略，力求为用户提供最精准和有价值的搜索结果。

搜索引擎工作原理搜索引擎是一种帮助用户从互联网上找到所需信息的工具。

它通过收集、索引和排序互联网上的网页内容，以便用户能够快速准确地找到他们需要的信息。

下面将详细介绍搜索引擎的工作原理。

1. 网页抓取与索引搜索引擎通过网络爬虫（也称为蜘蛛）来抓取互联网上的网页。

网络爬虫会按照一定的规则从一个网页跳转到另一个网页，将这些网页的内容下载到搜索引擎的数据库中。

爬虫会根据网页上的链接、导航栏和网站地图等信息来确定要抓取的网页。

抓取到的网页内容会被搜索引擎进行处理和解析。

搜索引擎会提取网页的标题、正文、链接、图片等信息，并建立索引。

索引是搜索引擎的核心组成部分，它类似于一本书的目录，通过索引可以快速查找到相关的网页。

2. 关键词处理与查询当用户在搜索引擎中输入关键词进行搜索时，搜索引擎会对用户输入的关键词进行处理。

处理包括去除停用词（如“的”、“是”等常用词）、同义词处理和词干提取等。

这样可以提高搜索结果的准确性和相关性。

搜索引擎会将处理后的关键词与索引中的网页进行匹配。

匹配过程中，搜索引擎会根据关键词在网页中的出现频率、位置和权重等因素来确定网页的相关性。

一般来说，关键词在网页的标题、正文和链接等位置出现的频率越高，相关性越高。

3. 排名与排序算法搜索引擎会根据匹配度对搜索结果进行排序。

排序算法是搜索引擎的核心算法之一，它决定了搜索结果的排序顺序。

常见的排序算法包括PageRank算法、TF-IDF算法和机器学习算法等。

PageRank算法是由谷歌公司提出的一种排序算法。

它通过分析网页之间的链接关系来评估网页的重要性。

网页被更多其他网页链接的次数越多，它的重要性就越高，排名也就越靠前。

TF-IDF算法是一种根据关键词在网页中的出现频率和在整个互联网上的出现频率来计算网页相关性的算法。

关键词在网页中出现的频率越高，相关性就越高，排名也就越靠前。

机器学习算法是近年来搜索引擎中应用较多的排序算法。

它通过分析用户的搜索行为和网页的特征来预测用户的需求，从而对搜索结果进行个性化排序。

rank ic公式Rank-IC公式是一种用于评估搜索引擎结果排序质量的指标方法。

它基于信息检索领域的经典算法，旨在衡量搜索引擎结果页面中每个搜索结果的排名质量。

在搜索引擎中，当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据一定的算法对相关网页进行排序，并将排名靠前的结果展示给用户。

搜索引擎排序算法的目标是将最相关、最有质量的网页排在前面，以满足用户的需求。

而Rank-IC公式就是用来评估搜索结果排序质量的方法之一。

Rank-IC公式的计算依据是每个搜索结果的排名和点击次数。

在搜索结果页面中，用户更倾向于点击排名靠前的结果，因此点击次数可以反映网页的质量和相关性。

Rank-IC公式通过将点击次数与排名进行加权求和，得到一个综合评分，用于衡量搜索结果的质量。

具体而言，Rank-IC公式的计算步骤如下：1. 对于搜索结果页面中的每个搜索结果，根据其排名赋予一个权重系数。

通常情况下，排名越靠前的结果，权重系数越高。

这是因为排名靠前的结果更可能被用户点击，所以其质量更高。

2. 统计每个搜索结果的点击次数。

搜索引擎可以通过记录用户的点击行为来获取这些数据。

3. 对于每个搜索结果，将其排名和点击次数相乘，得到一个加权评分。

4. 将所有搜索结果的加权评分求和，得到整个搜索结果页面的Rank-IC分数。

通过Rank-IC公式计算得到的分数越高，说明搜索结果页面的排名质量越好。

这个分数可以帮助搜索引擎优化算法，改进搜索结果的排序，提高用户的搜索体验。

需要注意的是，Rank-IC公式只是评估搜索结果的排序质量，并不能直接改变搜索结果的排序。

它只是作为一个指标，提供给搜索引擎优化人员参考。

搜索引擎优化人员可以根据Rank-IC分数，分析搜索结果页面中不同搜索结果的排名质量，进而调整搜索引擎的排序算法，以提升搜索结果的质量。

Rank-IC公式是一种用于评估搜索引擎结果排序质量的指标方法。

它基于排名和点击次数，通过加权求和得到一个综合评分。

排序算法论文搜索引擎论文摘要：该论文首先介绍了搜索引擎的三种基本排序算法，然后介绍了中文词性标注的原理和算法，本文重点是将词性标注原理引入到了搜索引擎的应用中，从输入的索引词着手，提出了运用词性分类优先的方法来影响索引文档的排序，即不同词性给予不同的优先级，根据优先级大小依次筛选文档，进而提高索引精度。

该方法是在牺牲有效性的基础上提高索引可靠性的。

关键词：排序算法；搜索引擎；词性标注speech classification priority application in the search enginezhang jingchun1,guan shixue1,2,ma yuan1(nzhou university,college of information science and engineering,lanzhou730000,china;2.pla 66483 troops,beijing100093)astract:the paper first introduces three basic search engine ranking algorithms, and then introduces the principle and algorithms of chinese part of speech tagging. this paper focus on the index words and puts emphasis on the introduction of the speech tagging principle to a search engine application, and makes useof part of speech classification method to influence the ranking of indexed documents, that is, different parts of speech are given different priority. according to the priority order of the indexed words the documents are selected in order, and then the indexing accuracy is improve. this method is based on the expense of speed to improve the reliability of index.keywords:sorting algorithm;search engine;part of speech mark一、引言搜索引擎的功能实现分为两大部分，搜集子系统和检索子系统[1]，检索子系统主要对抓取来的网页进行索引，并为用户提供高质量的检索服务。

经典算法在软件开发中的应用算法是计算机科学领域一门非常重要的学科，其在软件开发中的重要性不言而喻。

经典算法是指在计算机科学领域中发展起来的一类算法，这些算法有着高效性、可靠性和普适性等特点，因此在软件开发中有着广泛的应用。

一、排序算法排序算法是计算机科学领域中最常见和最基础的算法之一。

其可以将一个没有任何规律的数据集合按照特定的规则排列，从而方便查找和处理数据。

在软件开发中，如数据库查询、数据分析等领域都有着广泛的应用。

经典的排序算法包括冒泡排序、快速排序、归并排序、插入排序等。

每个排序算法都有着其独特的算法思路和应用场景，选择不同的算法可以更好地解决不同的实际问题。

例如，冒泡排序是一种简单的、稳定的排序算法，在数据量较小的情况下效率较高，但其在数据量较大的情况下效率较低；而快速排序则是一种高效的排序算法，在数据量较大的情况下表现出较好的效率。

二、搜索算法搜索算法是指在给定的有序或无序的数据集合中查找指定的元素，以基于数据的目的。

在软件开发中，搜索算法被广泛应用于各类数据的查找与处理中，比如搜索引擎、图像识别、自然语言处理等领域。

常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索、哈希搜索等。

其中，二分搜索是一种高效的算法，其适用于已排序的数据集合中查找指定元素。

它的时间复杂度为O(log n)，比经典的线性搜索算法（时间复杂度O(n)）要快得多。

三、图论算法图论算法是计算机科学领域中的一类算法，其主要研究计算机与图理论相关的算法和数据结构。

图论算法在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

经典的图论算法包括广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径算法、最小生成树算法等。

例如，Dijkstra算法可以用来计算一个图中的所有节点到特定节点的最短路径，Kruskal算法则可以用于解决图的最小生成树问题。

四、动态规划算法动态规划算法是一种解决多阶段决策过程最优化问题的算法。

该算法主要应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

基于深度学习的搜索引擎排序算法研究在当今信息爆炸的时代，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要工具。

而搜索引擎排序算法的优劣直接影响着用户获取信息的效率和质量。

随着深度学习技术的迅速发展，其在搜索引擎排序算法中的应用也引起了广泛的关注和研究。

搜索引擎的核心任务是在海量的网页中，根据用户的查询需求，快速准确地找到最相关、最有用的网页，并按照一定的顺序呈现给用户。

传统的搜索引擎排序算法主要基于关键词匹配、页面权重等因素，但这些方法存在一定的局限性，难以充分理解用户的意图和网页的语义内容。

深度学习具有强大的特征学习和模式识别能力，能够从大量的数据中自动提取深层次的特征和模式，为搜索引擎排序算法带来了新的突破。

在基于深度学习的搜索引擎排序算法中，神经网络模型是常见的应用形式。

其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，都发挥了重要作用。

CNN 善于处理具有空间结构的数据，在图像识别等领域取得了显著成果。

在搜索引擎排序中，它可以用于对网页的图像内容进行分析，提取有价值的特征。

例如，对于包含产品图片的网页，CNN 可以识别产品的类别、特征等，为排序提供更多依据。

RNN 及其变体则适用于处理序列数据，能够捕捉文本中的上下文信息。

在搜索引擎中，用户的查询和网页的文本内容都可以看作是序列数据。

通过 RNN 或其变体，可以更好地理解用户的查询意图和网页的语义信息，从而提高排序的准确性。

深度学习模型在训练时需要大量的数据。

这些数据通常包括用户的查询记录、点击行为、网页的内容特征等。

通过对这些数据的学习，模型能够逐渐掌握用户的需求和网页的相关性规律。

然而，数据的质量和标注的准确性对模型的训练效果有着至关重要的影响。

如果数据存在噪声、偏差或标注错误，可能会导致模型学习到错误的模式，从而影响排序结果的准确性。

因此，在数据收集和预处理阶段，需要采取有效的措施来确保数据的质量和可靠性。

-----------------------------------精品考试资料---------------------学资学习网----------------------------------- 搜索引擎相关度算法分析相关性，是搜索引擎优化中的重点。

但是对于相关性的搜索引擎工作原理，相信大部分的SEOER 对于都缺乏了解。

作为职业SEO对于搜索引擎算法的研究是必须的，虽然说，我们不可能知道搜索引擎算法的全部。

但是只需要我们主流搜索引擎技术的方向，你就可以知道搜索引擎时代的脉搏。

相关度排序技术的产生主要是由搜索引擎的特点决定的。

首先，现代搜索引擎能够访问的Web网页数量已经达到上十亿的规模，哪怕用Hu只是搜索其中很少的一部分内容，基于全文搜索技术的搜索引擎也能返回成千上万的页面。

即便这些结果网页都是用Hu所需要的，用Hu也没有可能对所有的网页浏览一遍，所以能够将用Hu最感兴趣的结果网页放于前面，势必可以增强搜索引擎用Hu的满意度。

其次，搜索引擎用Hu自身的检索专业能力通常很有限，在最为普遍的关键词检索行为中，用Hu一般只是键人几个词语。

例如，Spink等曾对Excite等搜索引擎的近300位用Hu做过实验调查，发现人均输入的检索词为3.34个。

国内部分学者也有相似的结论，发现90%左右的用Hu输入的中文检索单字为2～6个，而且2字词居多，约占58%，其次为4字词(约占18%)和3字词(约占14%)。

过少的检索词事实上无法真正表达用Hu的检索需求，而且用Hu通常也不去进行复杂的逻辑构造，只有相当少的用Hu进行布尔逻辑检索、限制性检索和高级检索等方法，仅有5.24%的检索式中包含有布尔逻辑算符。

国内的部分学者的研究结果也表明，约40%的用Hu 不能正确运用字段检索或二次检索，80%左右的用Hu不能正确运用高级检索功能，甚至还发现用Hu缺乏动力去学都寄希望于搜索引擎能够自动地为他们构造有效的检索Hu习复杂的检索技能，多数用．式。