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　　意圖搜索最早起源于互聯網行業，通過對傳統搜索引擎的智能化應用擴展，基于分類算法對意圖分析和分析擴展等功能進行應用，逐漸由搜索引擎學會判斷用戶的真實搜索意圖，實現智能搜索引擎。隨著全球安全形勢日趨惡化，意圖搜索逐漸與物聯網結合并落地，中國工程院吳曼青院士提出了反恐環境下基于大數據的意圖搜索的設想充分表明了安防行業已經把意圖搜索概念提升到了主流產品形態，充分做好了與意圖搜索技術結合的準備工作。

　　一、意圖搜索起源

　　意圖搜索最早起源于互聯網行業搜索引擎工具，隨著互聯網信息量的不斷增加，能夠快速、準確地查找信息越來越困難，主要原因是搜索引擎不能理解用戶的真實查詢意圖，因而機器學習如遺傳算法、BP神經網絡法等在這方面的應用研究快速地被引起關注。Lam Wai 就利用基于事例的機器學習和查詢反饋技術實現了文本的自動分類并用于文本檢索, 實驗證明了其優越性。Mandala Rila 采用加權方法從多類信息中實現查詢擴展 , 以及Chakrabarti 探討的基于矩陣代數的主題提取算法、組合詞匯和索引文本等特征提取都是這方面的努力。但目前最有前景的是Doug Lenat 研制的搜索系統, 通過建立常識庫和推理機來與用戶交談, 進而實現對用戶真正意圖的理解。知識工程之父Feigenbaum稱贊他開創了查詢的“語義時代”(TheAge of Semantics)。但前提是要建立一個龐大的百科全書常識庫, 這是非常困難的, 而且也不分析用戶的潛在意圖。構造龐大知識庫的一種方法是從網絡上自動構造, Craven 和Lesser 提出了信息獲取的系統原理, 知識庫的結構和實現方法。Choi 則實現了一種具體的自動構造系統,其可從網上發現文本并歸入本地數據庫供查詢, 它相當于智能代理。Alsaffa 做了類似的探索, 利用專家系統在用戶喜歡的表達和系統要求的表達之間實現自動轉換。意圖搜索正在基于這些技術之上實現了智能化的自動搜索。雖然意圖搜索起源于互聯網行業，但是目前已經被廣泛用于其它行業，例如在安防行業與物聯網技術緊密結合。

　　二、意圖搜索在互聯網行業的發展

　　互聯網行業最早由搜索引擎起步，目前數據也都是通過搜索引擎實現數據交換和傳遞過程。用戶之所以會產生搜索行為，往往是在解決任務時遇到自己不熟悉的概念或者問題，由此產生了對特定信息的需求，之后用戶會在頭腦中逐步形成秒速需求的查詢詞，將查詢提交給搜索引擎，然后對搜索結果進行瀏覽，如果發現搜索結果不能完全解決用戶的信息需求，則會根據搜索結果的啟發，改寫查詢，以便更精確地描述自己的信息需求，之后重新構造新的查詢需求，提交搜索引擎，如此形成用戶和搜素引擎交互的閉合回路，直到搜索結果已經解決了自己的需求或嘗試幾次無果而終。從上述過程可以看出，從用戶產生信息需求到最終形成用戶查詢，中間有很大的不確定性，用戶未必能夠一開始就找到合適的查詢詞，即使是找到了，也可能存在查詢詞不能完全描述信息需求的情形，即在形成查詢的過程中存在信息丟失的問題。所以后續循環中的查詢改寫就是用戶逐步澄清搜索需求的一個過程。