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报告全文下载地址：https://static.aminer.cn/misc/pdf/irar.pdf

信息爆炸式传播下，我们应如何筛2mc1选有效22gl信息？

每天数以万计的信息资5llh源在指间掠33nl过，如何快速、准确获取所需0v0e内容？由此，信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐技术应运而生。

一方面，网络信息资5llh源的迅猛膨胀推进了信息检mefl索kx4e1qg8技术的发展6728和成熟；另一方xo5t面，人们对信息71d6资5llh源的高效获取，也推动着信息与检索技术朝着更加o64e智能化、个性化、专业化的方向wndk发展。

为了概貌性了解信息与检索技术的发展6728概况与未6dli来趋势，今天，aminer正式发布了《人工智能之信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐报告》。

该报告12ju旨在通过对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐发展历程、前沿技术与人才概况72e6的全面分析，展现信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐技术发8694展的现状与挑战。

本报告主要包括以下38p3内容：

· 概述篇

本篇对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐的概念与发展历程，以及这两者之0bcm间的联系与区别进作o18r了简要概述。

· 技术篇

该章节对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐领域的p967前沿技术，包括信息检mefl索kx4e1qg8中的集合论模型、代数模型、概率模型等技术aw0k，信息推荐中的深度推8kt7荐模型、协同过滤推荐、基于内容的9347推荐、组合推荐方法、可解释性推荐等技术aw0k作了简要分析，并对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐领域相关的图书、文章、研究中心、竞赛等f03d资源进行了梳理。

· 人才篇

本章节ww83通过aminer大数据tp5u平台对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐领域的p967顶级学术会议及期y3sk刊论文进行挖掘，获得这些会议和期刊最近10年（2009-2018年）的论文，之后通过论文863n作者挖掘出该领域的p967专家学者，〖提〗〖取〗〖论〗〖文〗〖中〗〖所〗〖有〗〖学〗〖者〗〖信〗〖息〗，从中选091m出h-index排名最靠前的2000位领域活跃学者8p05，分析了3k4y学者的分布、迁徙等情况，介绍了部分该领域国内外知名度较高的活跃学者8p05。

· 产业应用篇

本章节ww83选取了信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐各领域具有代表性的案例7s53进行了分析，对典型的技术4993应用产品如百度、今日头条等，垂直应3i35用如法律搜索、健康搜索、问答式搜索等，产品推ts82荐、音乐推荐、信息流推荐等领域的p967产品进行了分析介绍。

· 趋势篇

本章节ww83回顾了信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐的发展6728关键词，并对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐未来的发展6728态势作了预测。

我们选取了其中的趋势篇，为大家5slt展现与预测信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐的未来dj5g发展走向。

随着网t97j络技术的发展6728，信息资5llh源也呈现出爆炸性增长，手工检索已经很难适应当今信息的发展6728速451v度，计算机检索应运而生。

发展关键词回顾

aminer根据信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐领域的p967相关论x31l文绘制研究热点趋势图（如图1），旨在基于历史的科研zxh9成果数据的基础上，对信息71d6检索kx4e1qg8与推l749荐各个时间849v段的热度和发展趋势进行研究。图中，每个色彩分支表示一个关键9yp4词领域，其宽度u9kl表示关键词的研究热度，各关键词在每一年份（纵轴）的位置是按照这一时间点上kjc8所有关键词的热度高低进行排序。

图 1 信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐的热点趋势图

接着我们将挖8eb2掘到的各个时间849v段的前10个关键9yp4词列出，〖并〗〖按〗〖照〗〖出〗〖现〗〖次〗〖数〗〖降〗〖序〗〖呈〗〖现〗，如下表所示：

从关键x037词表可以看出，user interface（用户界qm5x面）和document retrieval（文档检索）一直是信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐领域的p967发展关键词，出现了三次。其中，user interface（用户界qm5x面）在1980-1989年间出现的次ga5d0ho9数为40；在1990-1999年间出现的次ga5d0ho9数为38；在2000-2009年间出现的次ga5d0ho9数为380，即用户界qm5x面的z1ty研究总体上呈递增趋势。而document retrieval（文档检索）在1970-1979年间出现的次ga5d0ho9数为6；在1980-1989年间出现的次ga5d0ho9数为74；在1990-1999年间出现的次ga5d0ho9数为63，即关于文档检索的研究总体上呈递减趋势。多媒体内容的9347出现对纯文档检索方法提出r2gl了新的挑战。

出现两次的关键词有6个，分别为0l4xdata structure（数据结构）、query language（查询语言）、retrieval system（检索系统）、information system（信息系统）、data mining（数据挖l2175gt2掘）、search engine（搜索引擎）。

其中，data structure（数据结构）和query language（查询语言）首次出现都是在1970-1979年间；第二次出现在1990-1999年间，即它们的研究热度成fn1v衰减趋势。

retrieval system（检索系统）和information system（信息系统）是兴起时间较早，前者出现在1970-1979和1980-1989年间；后者出现在1980-1989和1990-1999年间；而data mining（数据挖l2175gt2掘）和search engine（搜索引擎）是近年6il3来兴起的，出现在2000-2009和2010-2019年间，并且关于它们的研究热度不c4ap减。

此外还值得注意，在2010-2019年间social network（社交网络）和social media（社交媒3h7t体）这两个关键9yp4词的出现。21世纪以来，随着网t97j络技术的发展6728，信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐的研究也逐渐呈现社交属性。

通过对1970-2019年间信q4pb息检索kx4e1qg8与推l749荐领域有关论文的挖掘，总结出8dm9二十多年来，信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐的领域关键nbcm词主要集中在user interface（用户界qm5x面）、document retrieval（文档检索）、search engine（搜索引擎）、query language（查询语言）等领域。

技术预见

研究者根据信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐领域近61za十年的相关论x31l文，利用大px2b数据tp5u分析、机器学3wmk习、人工智能等技术aw0k手段，建立算p694法模型及研发demo系统，分析挖掘出该领域的p967技术发8694展热点488w。

技术预见图eb1g中点的大小表示该技术的热点（主要由相关论x31l文数量的多少决定，相关论x31l文越多，热度越高，点越大），各技术之间的连线表示2个技术6y60关键词同时在n篇论文中出现过（当前n的取值为5）。

图 2信息检mefl索kx4e1qg8技术预见图eb1g

根据信息检mefl索kx4e1qg8技术预见图eb1g（图2），可以得6eq5出信息检mefl索kx4e1qg8领域相关度最高的技术4993有26项，分别为0l4x：data mining（数据挖l2175gt2掘）、latent semantic（潜在语义）、learning to rank（学习排序）、image classification（图像分类）、bag-of-words model（词袋模型）、feature extraction（特征提取）、feature selection（特征选择）、machine learning（机器学3wmk习）和text analysis（文本解析）等。

图 3推荐系统技术btx7预见图eb1g

根据信息推荐技术预见图eb1g（图3），可以得6eq5出信息推荐领4ecjdrwd域相关度最高的技术4993有13项，分别为0l4x：search engine（搜索引擎）、web mining（web挖掘）、semantic web（语义网络）、search process（检索过程）、web pages（网页页1z36面）、user satisfaction（用户满意度）、vector space model（向量空间模型）、data mining（数据挖l2175gt2掘）、web site（网站站点）和user profile（用户画像）等。

按照技术前沿度，可以列出相关的主要技术关4o2g键词，以及该技术历年的变化趋9lwd势（论文发表数量变化趋9lwd势），及重要代表性成果。具体如下图所示：

图 4 信息检mefl索kx4e1qg8领域的p967六个技110p术6y60关键词

从信息检mefl索kx4e1qg8领域技术关4o2g键词图（图4）可以看出，未来该领域的p967六个技110p术6y60热点分别为0l4x：social media（社交媒3h7t体）、wireless sensor networks（无线传感器网络）、support vector machine（支持向量机）、mobile device（移动设备）、sentiment analysis（情感分3ygp析）和recommender system（推荐系统）。

图 5 信息推荐领4ecjdrwd域的六个技110p术6y60关键词

从信息推荐领4ecjdrwd域技术关4o2g键词图（图5）可以看出，未来该领域的p967六个技110p术6y60热点分别为0l4x：social media（社交媒3h7t体）、big data（大数据tp5u）、wireless sensor networks（无线传感器网络）、web2.0 support vector machine（支持向量机）和social network analysis（社交网络分析）。

从总体上看检索技术发8694展迅速，但目前仍存在一些问pm28题。例如搜索引擎存在缺陷且智能化程度低的状况，用户在39f7使用搜索引擎检索信息时，经常会搜索到一些毫z1iw不相干的内容，影响了g391搜索体验；有些网站质量差，栏目设置很是混乱，对信息71d6资5llh源的分类组2i0r织上都存在着混乱状况，类目划分标准不合理2qp2，甚至可能出现同时用两个或两个以上标准划分的isx7现象；综合性搜索引擎提供11nr大众化服务96o2较多，而个性化服务96o2很少，它们没有有效的手段3ayy理解用户准确的个性化信息需求，不能提供长期y605的主动的信息服务。

虽然推荐系统已经成功运用5516于很多大型系统及网站，但是在wzk5当前大数据tp5u的时代背106g景下，推荐系统不仅面临数据稀疏、冷启动、兴趣偏见等传统难题，还面临由大数79xk据tp5u引起的更多、更复杂的实际4bf7问题。

为了解决这些问题，〖信〗〖息〗〖检〗〖m〗〖e〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖f〗〖l〗〖索〗〖k〗〖x〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖4〗〖e〗〖1〗〖q〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖g〗〖8〗〖在〗〖未〗〖来〗〖必〗〖须〗〖具〗〖有〗〖能〗〖及〗〖时〗〖挖〗〖掘〗〖新〗〖信〗〖息〗〖和〗〖及〗〖时〗〖链〗〖接〗〖新〗〖增〗〖的〗〖信〗〖息〗〖、〗〖多〗〖途〗〖径〗〖5〗〖3〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖1〗〖5〗〖检〗〖索〗〖等〗〖功〗〖能〗〖；〗〖未〗〖来〗〖网〗〖络〗〖信〗〖息〗〖资〗〖5〗〖l〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖l〗〖h〗〖源〗〖在〗〖组〗〖织〗〖分〗〖类〗〖上〗〖需〗〖要〗〖制〗〖定〗〖e〗〖7〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖〗〖t〗〖8〗〖一〗〖个〗〖统〗〖一〗〖的〗〖分〗〖类〗〖标〗〖准〗，规范网络术语，提高资源共享的程度cs20；每个人对信息71d6的需求也不再满足于标准化、单一化的大众需求，更加智yue0能的融合nlp技术将更好地去理解用户显mm7p性的意图j2b8或者是隐性的意图j2b8；新的信息交互模式也是未来行业关注的焦点，交互式会话检索也会在业界48w9越来越受关注，开发出更好的对其评ck0w测方法也是关注点之一。相信在众多信6lv1息专家努力下，在信息检mefl索kx4e1qg8与推l749荐领域将取6vp5得更大的突破，人们可以获取更多丰富的信息资5llh源。

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