由於泛在網路空間、網路套用模式和大數據的發展，國內研究人員對網路空間搜尋技術有了新的認識，逐漸形成了網路空間智慧搜尋暨網路空間大搜尋技術。網路空間大搜尋是指面向泛在網路空間中的人、物體、信息和服務，在正確理解用戶意圖基礎上的，基於從網路空間大數據獲取的知識，給出滿足用戶需求的智慧解答。
基本介紹
- 中文名：網路空間大搜尋
- 外文名：Cyberspace Big Search
背景,發展,
背景
搜尋空間從面向信息的網際網路擴展到了人、機、物互聯的泛在網路空間。網際網路、移動網際網路、物聯網、感測網等技術的迅猛發展促進了網路空間的日趨繁榮，使得傳統搜尋引擎的搜尋空間由單一的網際網路發展到了泛在的網路空間。泛在網路空間是一種建立在網際網路基礎之上的具有自適應性的智慧型網路，它通過各種有線和無線網路與物聯網、網際網路、感測網等的融合，綜合套用海量的感測器、智慧型處理設備等終端，實現物與物、人與人等之間在任何時間、任何地點的安全有效連線，並在上面運行了海量的軟體、服務和套用。泛在網路空間以深度環境、內容感知為基礎，實現人機物三元世界中的社會資源、信息資源、物理資源的高效深度融合和綜合利用，為個人和社會提供無所不包、無所不能的信息服務和套用。網路空間的擴展，使得搜尋引擎的範圍由網際網路擴展到“網際網路+物聯網+感測網”所形成的泛在網路空間，使得搜尋對象由傳統的信息擴展到了物體、信息、人物和服務。搜尋空間的擴展使得傳統的面向關鍵字的搜尋不能滿足用戶對物體、信息、人物和服務搜尋需求，搜尋引擎必須進行完全創新性的、顛覆性的、革命性的變革。
網路套用模式從Web1.0發展到了Web3.0。當前，網路套用模式從靠點擊流量取勝的綜合門戶Web1.0時代，發展到高度互動人人都可參與的Web2.0時代（如社交網路套用等），並向更高級的服務化、高度智慧型化的Web3.0套用模式發展。在Web1.0時代，主要以靜態、單向閱讀的靜態網頁為主，其特點是由商業公司和少數人將大量的信息編輯並上傳到網上，用戶通過瀏覽器獲取信息，屬於製造者和消費者之間的關係。這些搜尋引擎主要採用網路爬蟲技術獲取網際網路上的Web網頁，按內容建立倒排索引，根據用戶輸入的關鍵字進行檢索，再利用PageRank等算法對搜尋結果排序，即可滿足人們按關鍵字在網際網路上快速搜尋相關內容的需求。在以社交網路為代表的Web2.0時代，任何人既是網路信息的消費者，也是網路信息的製造者，並相互影響，頻繁互動。Web2.0套用主要包括：微博、微信、論壇、貼吧、部落格、百科全書、網摘、P2P、即時信息等。這些套用生成了更多的數據，主要包括：帶有時間位置的時空交通數據；用戶產生的圖片和音視頻數據；用戶情報數據和司法數據；用戶產生的大量健康醫療數據；表達用戶對某事件具體想法的數據；用戶討論話題內容不斷演化的數據；人與人之間的互粉、交流等互動數據。Web3.0語義網路是以網路化和個性化為特徵，提供更多人工智慧服務的語義網，為人們提供更加個性化的智慧型服務。顯然，傳統的Web1.0搜尋引擎已不能應對上述變化，大搜尋需要新一代的、革命性創新的搜尋引擎。
大數據時代的到來。
“大數據”是指在一定時間內難以依靠已有數據處理技術進行有效採集、管理和分析的數據集合，它通常滿足“5V”特點：規模大（Volume），從TB級別躍升到PB甚至ZB級別；數據類型繁多（Variety），如文本、視頻、音頻、圖片等及其變化組合；速度快（Velocity），數據高速生成，要求實時處理；不確定性（Veracity），數據不確定，來源不可信；有價值（Value），大量的數據中存在極有價值的信息。目前，企業利用自己擁有的大數據為自己進行服務，但如果數據是可交換及開放的，發掘能力也是通用的，大數據就可以為其他企業及社會大眾創造價值。隨著數據的不斷發布和公開，一種通用的、智慧型化的、泛在的大搜尋技術正成為迫切需求。
發展
國家自然科學基金委員會第120期雙清論壇於2014年9月28日-29日在北京召開，與會代表圍繞網路空間智慧搜尋暨網路空間大搜尋理論與技術的研究現狀、發展趨勢及面臨的挑戰進行了熱烈討論和交流，初步提出了該領域急需關注和解決的重要基礎科學問題。
