协同Web搜索新模型：基于CBR的探索与应用

"基于CBR的协同Web搜索模型及应用研究" 本文主要探讨了协同Web搜索在互联网用户不断增加和搜索引擎广泛应用的背景下所面临的问题，并提出了一个创新的解决方案——基于CBR（案例推理）的协同Web搜索模型。随着网络的普及，用户间的协同搜索需求日益增长，但现有的搜索引擎和浏览器设计主要服务于单个用户，不支持有效的协同工作。 CBR（Case-Based Reasoning）是一种人工智能方法，它利用以往类似问题的解决案例来处理新问题。在协同Web搜索的背景下，CBR可以帮助用户共享和利用历史搜索经验，提高搜索效率和结果的准确性。通过回顾相关研究，作者分析了Web搜索引擎的发展趋势，指出实现协同Web搜索主要有两种途径：一是改进现有搜索引擎以支持多用户协作；二是构建全新的协同搜索平台。 作者提出的CBR协同Web搜索模型，旨在利用用户过去的搜索案例作为基础，结合专家搜索经验，形成一个推荐系统，该系统能根据当前用户的需求，推荐相关的搜索策略和结果。模型的核心是将用户的搜索历史和成功案例存储起来，当新的搜索请求出现时，系统会匹配最相似的历史案例，以此为基础提供个性化和优化的搜索建议。 在实际应用中，作者基于此模型开发了两套协同Web搜索原型系统。这些系统可能包括实时的案例库更新、用户界面的协作元素以及案例匹配和重用机制。通过这些原型，用户可以共享搜索结果、讨论搜索策略，并共同改进搜索过程。 关键词中的“协同Web搜索”是指多人同时参与并互相协助的在线搜索活动，“案例推理”是解决问题的方法，它依赖于过去成功的案例，“专家搜索经验”指的是从有经验的搜索者那里学习到的高效搜索技巧，“推荐系统”则是根据用户历史行为和偏好提供个性化建议的工具。 本文的研究对于改善互联网搜索体验，特别是增强用户间的协作搜索能力具有重要意义。通过CBR技术的应用，有望实现更加智能和高效的协同Web搜索，满足用户在信息海洋中快速定位和共享信息的需求。