搜索引擎的大数据时代
大数据时代互联网数据如何改变我们的生活
大数据时代互联网数据如何改变我们的生活在大数据时代，互联网数据的爆炸式增长和广泛应用已经深刻改变了我们的生活。
从个人生活到商业运营，从医疗健康到城市管理，大数据的应用无处不在，为我们带来了许多便利和机遇。
本文将从几个方面探讨大数据时代互联网数据如何改变我们的生活。
一、个人生活在大数据时代，我们的个人生活离不开互联网数据的影响。
首先，互联网数据为我们提供了丰富的信息资源。
通过搜索引擎、社交媒体等平台，我们可以轻松获取各种知识、新闻、娱乐等内容，满足了我们对信息的需求。
其次，互联网数据为我们提供了便捷的生活服务。
比如，我们可以通过手机应用订餐、打车、购物等，省去了很多繁琐的步骤，提高了生活效率。
此外，互联网数据还为我们提供了个性化的推荐服务，根据我们的兴趣和需求，推荐适合我们的产品和服务，提升了我们的消费体验。
二、商业运营在商业运营领域，大数据的应用已经成为企业竞争的重要手段。
首先，互联网数据为企业提供了更准确的市场洞察。
通过分析用户的搜索、浏览、购买等行为数据，企业可以了解用户的需求和偏好，为产品研发、营销推广等提供指导。
其次，互联网数据为企业提供了更精准的广告投放。
通过分析用户的兴趣、地理位置等数据，企业可以将广告投放给潜在客户，提高广告的点击率和转化率。
此外，互联网数据还为企业提供了更高效的供应链管理、客户关系管理等解决方案，提升了企业的运营效率和竞争力。
三、医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用正在改变我们的医疗方式和健康管理。
首先，互联网数据为医疗机构提供了更准确的诊断和治疗方案。
通过分析大量的医疗数据，如病历、影像、基因等，医生可以更准确地判断疾病的类型和程度，制定更科学的治疗方案。
其次，互联网数据为个人提供了更便捷的健康管理服务。
通过健康监测设备、健康管理应用等，我们可以实时监测自己的健康状况，了解自己的身体指标，及时采取相应的措施，预防疾病的发生。
此外，互联网数据还为医疗机构和个人提供了更高效的医疗资源调配和医疗服务预约等解决方案，提升了医疗效率和服务质量。
互联网大数据的应用
互联网大数据的应用在当今信息时代，互联网的发展已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而随着互联网应用范围的不断拓展，海量数据的产生已经成为了互联网时代的主要特征之一。
这些数据可以被称为“大数据”，而互联网大数据的应用已经成为了互联网发展的重要方向之一。
一、什么是互联网大数据？互联网大数据是指在互联网上产生的海量数据，其中所包含的信息量非常巨大，是人们经过处理、分析后才能够获得有价值的信息。
这些数据主要来源于手机APP、社交媒体、电子邮件、搜索引擎、在线支付等网络平台。
随着互联网的不断发展，每天都有数以亿计的数据产生，数据形式多样，包括文本、图片、视频等多种。
二、互联网大数据的应用方向1. 商业应用方向商业上最常用的大数据应用包括数据挖掘、数据分析、市场调查等。
通过海量的数据分析，商家可以获取消费者生活方式、购物习惯、消费能力等方面的信息，并针对这些信息来制定相应的销售策略和广告宣传方法，从而实现商业上的高效盈利。
2. 教育应用方向互联网大数据的应用也可以助力教育行业。
通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等方面的数据分析，可以协助教师更好地制定教学方案，提高学生成绩。
3. 医疗应用方向在医疗行业，大数据也可以通过对患者的病情、家族史等方面信息的收集和分析，来协助医生更好地诊治患者，并可通过数据挖掘的方式来发现某些疾病的患病原因，进而预测、预防相应的疾病。
4. 交通应用方向互联网大数据的应用还包括交通行业。
通过对交通流量、拥堵点分析等方面的数据挖掘，可以对城市交通进行实时分析，并协助城市规划者做好相应的交通规划工作。
三、互联网大数据应用的局限性和风险1. 隐私泄露的风险在使用大数据时，很难确保所有数据的安全，以及确保数据不会被泄露。
这将给个人隐私带来威胁，可能会造成严重的社会后果。
2. 数据分析的局限性大数据分析需要专业团队进行深入的研究和开发，因此对资源需求较大。
但是有时候数据仅仅只是数据，无论是什么数据，只要数据源不正确，数据挖掘和分析得出的结论也可能是不可靠的。
AI提升信息检索效率
AI提升信息检索效率随着信息时代的发展，人们在日常生活中接触到的信息越来越多。
然而，随之而来的问题是如何快速准确地获取所需信息。
为了解决这一问题，人工智能（AI）技术逐渐应用于信息检索领域，并取得了显著的进展。
本文将探讨AI如何提升信息检索效率，并分析其在不同领域的应用。
一、智能搜索引擎的崛起传统搜索引擎通过关键词匹配的方式进行信息检索，然而在大数据时代，关键词匹配的效果逐渐变差。
AI技术的应用为信息检索带来了新的突破。
智能搜索引擎基于机器学习算法，通过分析用户的搜索历史和行为模式，为用户提供个性化的搜索结果。
例如，Google的RankBrain算法可以分析搜索结果的相关性，并对搜索结果进行排序，使得用户能够更快地找到所需信息。
此外，智能搜索引擎还可以根据语义理解的技术，对搜索关键词进行语义解析，提供更加准确的搜索结果。
二、AI助手的问答系统AI助手的问答系统是信息检索领域的又一大突破。
传统的问答系统主要基于关键词匹配，用户需要提供准确的关键词才能获得满意的答案。
然而，使用关键词搜索的问题在于用户需求的模糊性以及信息的不全面。
AI技术的应用改变了这一现状。
问答系统通过自然语言处理和知识图谱等技术，实现对问题的理解和知识的推理，从而能够更准确地回答用户的问题。
例如，IBM的Watson问答系统在知识竞赛节目中战胜了人类选手，展示出了其强大的信息检索能力。
三、AI在图像和语音搜索中的应用除了文本搜索，AI技术还被广泛应用于图像和语音搜索领域。
图像搜索通过计算机视觉和深度学习等技术，将用户提供的图像与数据库中的图像进行比对，从而找到相似或相关的图像。
这种方式极大地提升了用户寻找图像信息的效率。
语音搜索则通过语音识别和自然语言处理等技术，将用户的语音指令转化为文本，并进行搜索。
语音搜索既方便快捷，又适用于一些特殊场景，如驾驶中的导航搜索。
四、AI在商业应用中的价值AI技术的快速发展为商业应用带来了新的变革。
大数据时代的信息过载和过滤分析
大数据时代的信息过载和过滤分析在今天，大数据时代已经来临了，随之而来的是大规模的信息浪潮。
我们可以在互联网上浏览各种社交媒体、新闻、论坛、博客等等，而且每天都会有新的信息源不断涌现。
当这些信息流进我们的视线和耳朵时，我们的大脑会自动进行过滤和分析，决定哪些信息应该被留下，哪些应该被忽略。
然而，这种信息过滤和分析并不总是有效的，特别是当信息量过大时。
下面我们将讨论大数据时代的信息过载和过滤分析。
1. 信息过载的问题随着新的技术的不断涌现，互联网上的信息量急剧增加。
每个人都可以在网络上分享自己的思想、意见和生活，这样的交流方式最大限度地提高了信息的传递效率。
而对于信息的接收者来说，这个时代带来了一个巨大的挑战：如何在信息过载的情况下识别出有用的信息并掌握它们。
信息过载的问题从多个维度来看都表现得十分突出。
首先，我们会面临阅读的挑战。
纯文本数量在不断增长，越来越多的文本涌进我们的目光，有些时候我们甚至连阅读的欲望都感受不到。
更难的是，很多网站和 App 会匆忙地在网站头条、推荐标签或站内广告区域展示一些快讯，这样的快讯只需要几个字就能概括信息的核心，但是在查询或阅读基本信息、原文或更多相关信息时，需要调整甚至跳转到其他不同的页面，这样的切换可能会让用户失去阅读兴趣。
其次，我们还会面临信息组合和分析的挑战。
虽然信息的总量足以填满我们每一个阅读时间，但是信息信息的价值因人而异，有些信息是有用的，有些却不是。
就像粮食中有些是高营养价值的，有些是低营养价值的，仅凭专业技能和经验也很难识别出其中的区别，更何况大部分人都不是专家。
而这就导致了大量的信息被认为是有用的，但实际上他并不是我们需要的。
2. 信息过滤的方法面对如此庞杂的信息，我们需要认真思考如何过滤和分析它们。
以下是一些信息过滤的方法：首先，我们可以使用搜索引擎进行信息检索，例如，当你需要查找一个手机制造商的售假公告时可以借助搜索引擎快速查找到这个公告。
大数据量条件下的数据存储与检索技术
大数据量条件下的数据存储与检索技术在当今数字时代，数据的存储与检索技术变得越来越重要。
随着数据量的不断增加，传统的关系型数据库已经无法满足大数据量的存储和处理需求。
对于像Facebook、Amazon和谷歌这样的公司，数据规模已经达到了海量级别。
如何高效地存储、管理和检索这些数据，已经成为了一个极具挑战性的问题。
1. 大数据量的存储在大数据时代，数据存储是至关重要的。
如何高效存储数据，是每个数据工程师都需要深入研究的问题。
传统的关系型数据库在处理大数据时，难以达到高吞吐量的目标，因此大数据存储的解决方案也开始不断涌现。
一种流行的大数据存储方案是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
HDFS是Apache Hadoop的核心组件之一，它在集群中分配数据进行存储，具备高扩展性和容错性。
HDFS不仅是一种分布式文件系统，也是许多大数据技术的基础。
HDFS是一个master/slave架构系统，其中存在一个NameNode，它在文件系统中跟踪文件和目录的元数据。
而DataNode则负责存储和检索数据块。
当您上传文件到HDFS时，文件被分割成小数据块。
这些数据块被存储在不同的DataNode上，以确保无论一个DataNode是否宕机，数据都不会永久丢失。
因此，HDFS提供了高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储方案。
2. 大数据量的检索除了数据的存储外，大数据时代的另一个主要挑战是如何高效地检索数据。
由于数据集的大小和复杂性，这一点变得非常困难。
一种流行的大数据检索方案是利用Elasticsearch。
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，可以对数千万条数据进行实时检索。
Elasticsearch具有高可用性、高并发能力和分布式能力，可以处理数百台服务器上的数据。
与传统的全文搜索引擎相比，Elasticsearch更加灵活。
Elasticsearch中，数据被存储在文档中。
每个文档都有一个唯一的ID和一组字段。
熟练使用网络搜索引擎的方法与技巧(四)
熟练使用网络搜索引擎的方法与技巧随着互联网的发展，网络搜索引擎成为我们获取信息的重要渠道之一。
无论是工作学习还是生活娱乐，我们常常需要通过搜索引擎查找相关的内容。
然而，即使是常用的搜索引擎，许多人对其使用方法和技巧仍不甚了解，导致搜索结果效率低下。
因此，熟练使用网络搜索引擎的方法与技巧对于提高我们的工作效率和信息获取能力非常重要。
一、熟悉搜索引擎的基本操作在使用搜索引擎之前，我们需要熟悉搜索引擎的基本操作。
首先，在搜索框内输入关键词，关键词的选择是获取准确搜索结果的基础。
其次，利用搜索引擎提供的筛选功能来精确检索所需内容。
例如，在搜索结果页面，我们可以通过时间筛选、地点筛选等方式缩小搜索范围。
此外，我们还可以利用搜索引擎提供的语法操作来限定关键词之间的关系，如双引号将多个单词固定为一个短语进行搜索。
熟悉这些基本操作，有助于我们更加高效地搜索所需信息。
二、善用搜索引擎的高级搜索功能除了基本操作外，搜索引擎还提供了一些高级搜索功能，能够进一步提高搜索效率。
其中一个重要的工具是使用逻辑运算符。
通过在关键词之间加入“与”、“或”、“非”等运算符，我们可以指定搜索结果必须包含或排除某个关键词，帮助我们更加精确地找到所需信息。
此外，搜索引擎还支持搜索特定网站或特定文件类型的功能。
通过在搜索内容后加上“site:”或“filetype:”等限定词，我们可以在特定网站或特定文件类型中搜索目标信息。
这些高级搜索功能的应用，可以大大提高我们搜索引擎的利用效率。
三、了解搜索结果的排名规则在使用搜索引擎时，了解搜索结果的排名规则也是非常重要的。
搜索引擎通过一系列算法来确定搜索结果的排名顺序，而排名靠前的结果通常是最相关的。
然而，某些网站可能通过一些手段操纵搜索结果，将自己的网站排名靠前，而与搜索关键词无关的内容也会被排到前面。
因此，我们需要学会识别和过滤这些操纵搜索结果的网站，以获取更准确、更有质量的信息。
四、全面评估搜索结果的可信度除了排名靠前的结果外，搜索引擎结果中还可能存在质量参差不齐的信息。
基于大数据的全网搜索引擎技术研究
基于大数据的全网搜索引擎技术研究当今互联网的发展已经使得搜索引擎成为了人们获取信息的重要方式。
而随着互联网数据的爆炸式增长，如何有效地利用大数据技术，提高全网搜索引擎的效率和准确性，成为了一个备受关注的话题。
全网搜索引擎技术的发展历程全网搜索引擎技术的发展可以追溯到上世纪90年代中期。
当时，由于互联网商业气息越来越浓厚，一些公司开始向网上营销转移。
为了提高网站流量和网民的黏性，搜索引擎应运而生。
早期的搜索引擎使用的是关键词索引技术，即将关键词在文档中出现的频率和位置等因素进行分析，以计算出文档的相似度，从而获取相关的搜索结果。
由于该方法只能基于关键字进行搜索，难以准确地理解用户的搜索意图，因此其准确性和效率都比较低。
2000年以后，随着大数据时代的到来以及基于机器学习的新技术的出现，全网搜索引擎技术得到了飞速的发展。
基于机器学习的搜索引擎，可以对用户的搜索历史、地域位置、兴趣爱好等信息进行分析，进而更好地理解用户的意图，并呈现出更加准确的搜索结果。
基于大数据的全网搜索引擎技术的特点和应用基于大数据技术的全网搜索引擎，它的最大特点在于可以处理海量的搜索数据，并能够从这些海量数据中挖掘和发现其中的规律性和价值。
与传统的搜索引擎相比，大数据技术的搜索引擎具有以下突出的特点。
1. 更加准确的搜索结果基于大数据的全网搜索引擎，能够对用户的搜索历史、位置、兴趣爱好等信息进行分析，从而能够对用户的意图进行更加准确的识别。
例如，当用户在搜索一台电脑时，搜索引擎除了会查询相关的关键字外，还会通过分析用户的历史搜索记录和兴趣爱好等信息，推荐合适的品牌、价格和配置等信息。
2. 更加智能的搜索策略基于大数据技术的全网搜索引擎，利用机器学习、自然语言处理等智能算法，能够通过不断的学习和优化，不断提升搜索策略的智能性和效率。
例如，在用户搜索“火锅”时，搜索引擎能够自动推荐附近的火锅店，在用户搜索“外卖”时，则能够智能推荐餐饮类型和优惠活动。
信息检索的现状和趋势
信息检索的现状和趋势
信息检索是指用户通过信息系统（如搜索引擎、数字图书馆等）来查找和获得所需要的信息的过程。
目前，随着互联网的普及和信息科技的不断发展，信息检索正面临着以下的现状和趋势：
1. 大数据时代：随着数据量的不断增加，与之相关的问题也愈发复杂，包括如何高效地存储、管理和处理这些数据，以及如何准确地提取有价值的信息。
2. 智能化：信息检索领域正朝着智能化方向发展，涉及机器学习、自然语言处理等技术，可以帮助用户更快更准地找到所需要的信息。
3. 面向普通用户：越来越多的人开始使用互联网和数字设备，他们对信息检索的需求也越来越强，因此信息检索的技术和服务需要更加贴近普通用户的需要。
4. 社交化：人们越来越倾向于通过社交网络和社交媒体来获取信息。
因此，信息检索技术需要将社交化的元素纳入其中，并结合社交网络中的人际关系等信息来提供更为个性化和精准的检索服务。
5. 面向多语言和多媒体：随着跨国公司和跨国组织的不断涌现，信息检索不仅要面对多种语言的问题，还要面对多媒体内容的问题，这也成为信息检索技术需求的重要部分。
综上所述，信息检索技术正以智能化、社交化、便于使用为主要趋势，同时还需要结合大数据、多语言、多媒体等特点来满足用户的需求。
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里面掘金。也可以将金矿卖给搜索引擎或者大数据挖掘 公司来挖掘。搜索引擎为金矿买单的同时，必须将自己 从加速信息流动的管道，转变为会淘金的人。 ——文章转自：财经
网
xncdhwz 昆山网站建设
亿，物联网用户数则是一个惊人的量级。这些“用户” 也将产生大量的数据。这些数据将来是否要被人类搜索， 以什么形式搜索，搜索的魔力， 众多结构化站们 也一度通过S
页中，搜索引擎能抓取的大概为1%500。 不能抓取的既有网站本身非主观的问题（不符合网 页规范，对搜素引擎不友好等），也有网站本身的主观 屏题上已经做过很多努力。包括爬虫爬、教育局等民众关注的各个领域。经过十多年的信 息化建设，这些数据想必已经达到可观的量级。另外， “我查查”的条形码数据也可归为此类。我查查团队创 业初期，数百人团
队在全国商场收集商品条形码数据。我查查有一定规模 后，用户才主动为其添加条形码数据。 社交产生的数据：这里的社交网络不仅仅指微博或 人人网。QQ聊天也是一种社交
的方向。云云搜索之所以在自己的社交搜索上没有起色， 归根结底就是从搜索切入社交是痴人说梦，因为没有用 户，就没有社交，也就没有社交搜素依赖的数据。云云 需要的社交数据
在微博。所以，云云投奔微博而去。 搜 索做了10多年，在如何吸引用户登录上做出很多努力， 但仍然没有形成自己的账号体系。Google煞费苦心的 GoogleP
。邮件也是一种社交。虎嗅网也是一种社交。甚至短信 通信也是一种社交。我们不妨将这称为“暗社交”。这 些社交过程又产生了大量的信息，尤其是分享行为。一 定程度上部分社交
网站的数据是WEB化的，但是它们是封闭的。这部分数 据正在巨量增长，而搜索引擎对他们无能为力。 Facebook可以通过Graph Search搜索自己的数据，微博
然上线“发现喜欢的东西”，可以点评、分享和推荐任 何“东西”，任何“物”。现在属于低调的实验性产品， 但我认为这可能是豆瓣将来的爆发点，这个将来很远， 因为豆瓣很“慢
”。 总结一下：如果说大数据是金矿，拥有 大数据的垂直网站、社交网站、APP、云应用提供商、物 联网拥有者、政府组织和企业就是金矿矿山的老板。他 们可以自己从金矿
划通过提供接口的方式，第三方网站主动接入自己的结 构化数据，用的计 划还有Goog
le的OneBox，360的oneBox（360这名字取的）。但在暗 网的问题还未解决之际，一个更暗的网已经到来。 1、越来越多的私有化的WEB化数据 电
获得数据付出比蜘蛛爬取更多的代价。 2、 搜索引擎将退化，或者改变位置？ 传统综 合搜索引擎接下来要解决的不是“加速信息流动”，因 为很多信息都够不着。这也更
加突出Google+以及gmail等可以收集数据的应用对Goo页搜索引擎”。因为
比，更能满足第一点：找准唯一答案。网页分析是靠文 本匹配。结构化数据的分析即支持内容提供者的主动接 入，也支持搜索引擎的个性化精准分析。这两种方式都 会增加内容提供者
或者搜索引擎的成本，但是付出带来的回报是用户快速 得到准确的唯一的答案。 2、大数据挖掘是 搜索引擎的机会 不再仅仅是加速信息流动 取信息，找到所求”。不同的表示，搜索引擎本质却是 一致的：帮助人们找到想要的信息。伴随着社会化和移 动互联网的浪潮，
网络上的数据爆炸式的增长。如何应对这些爆炸的数据， 既是搜索引擎面临的挑战，也是搜索引擎们的机遇。 具体分析如下： 一、比暗网更暗的 大数据 网聚合所有
没可能。这些数据，搜索引擎无能为力。 物联网产生的数据：车联网、监控录像、电子抄表、 水文监测等物联网应用每时每刻也在产生大量的数据。 这个行业还没爆发。爆发的
时候，应用也不会局限与此。互联网链接网页，移动互 联网链接天下芸芸众生，而物联网，链接天下万物。现 在中国的手机用户数突破11亿。芸芸众生基本已连起来。 不过相比11
有微博搜索，人人的，以及“暗社交”的数据，谁来搜 索？ APP产生的数据：移动互联网已经不再是 由WEB通过超链接互相连接的网络。APP之间通过接口互 相链接，A
PP上的不同用户通过QQ好友关系、微信圈、微博关注关 系、手机号码等方式互相链接。而传统搜索引擎正是基 于超链接的。带来的问题实际问题就是，搜素引擎如何 搜索啪啪等A
数据接入和展示又太简单。搜素引擎要做什么呢？帮助 人类做人脑不能做的事情：数据挖掘。即从海量数据中 挖掘价值。人们都说大数据是一座金矿。但是如何从这 座金矿中淘金，人
们即没找到方法，也没找到工具。 搜索引 擎经过十多年的发展，在文本分析、关系发掘、图谱构 造、用户语义理解等方面已有丰富的积累。这些技术是 大数据挖掘依赖的基本技
数据大爆炸，按照达尔文生物进化论，人类的信息吸收、 筛选和处理的能力应该也会进化。人们对信息的需求并 不会退化，反而会更加饥渴。而搜索引擎需要解决的问 题，不再是帮助
人们从海量信息里面找到结果。而是，在海量结果里面 找到唯一。快速找到准确的答案比找到更多的答案更重 要。 1、结构化数据对搜索的价值 结构化数据和网页数据相
直的结构化数据，提供搜索服务，如去哪儿、一淘。 笔者相信随着WEB的发展，垂直搜索是未来搜 索引擎细分的一个方向，且将对传统搜索引擎构成威胁。 类似手机上浏览器
和原生APP之间的关系：浏览器和APP。垂直搜索引擎也如APP一样正在滋长壮 大。
且他们具有的核心优势都是：个性化VS统一的优势。 如果说WEB数据私有化使前面提到的“WEB化 的信息，能抓取：不能抓取的约为1:500”这个比率发生变 化。下
面要谈的将影响“不到1%的信息WEB化”的1%。 2、巨量增长的没有WEB化的数据 随着10多年的发展，PC互联网已积累大量的数据； 而在移动互联网的浪潮
下，APP、云应用、社交和物联网让数据爆炸式增长。对 搜索引擎来说，这些数据几乎都是不可见的。 人工整理的数据：药监局的数据就是例子。这类数 据集中存在于政府部
门、机构组织和一些企业手里。他们手里即掌握着民众 关心的权威民生数据，又暂时没有将这些数据通过网站 开放出来。与此类似的拥有数据的还有交通部门、环保 部门、旅游局、卫
用提供商替保存着用户的私有数据，APP的数据因为没有 WEB化也是私有化的，当然还有一部分数据掌握在政府、 组织、普通企业手里。 数据一度主动流向 搜素引擎，而现
在结构化的数据，尤其是有价值的结构化数据正在慢慢 远离搜索引擎，流向一个私有的领地。这将产生数据的 滚雪球效应：有数据的地方，数据会越来越多；没有数 据的地方，必须为
lus也无法撼动Facebook在社交网络的地位。同类的例子 还有BING。2012年10月沈向阳接受采访时说BING战略是 社交搜索、实体搜索（移动搜索）和地图。
而现在，BING中国主要方向已变为英文搜索。 1、远离搜索引擎的数据 搜索需要的 大数据掌握在谁手里呢?垂直网站正将其数据私有化，社有限地开放给部分搜索引擎。 云云搜 索由雄心勃勃的Goo
gle工程师出来创立，最初立意于做社交搜索。此时 FACEBOOK的GraphSearch还不为大家所知。但是云云搜索 现在走向了为新浪、即刻等公司提供搜索技术服务
网络上的信息，一直是有抱负的搜索引擎的梦想，但这 是不可能完成的任务。 1994年Dr．Jill Ellsworth便提出”暗网“的概念。指存储在网络数据库里
、不能通过超链接访问，不属于那些可以被标准搜索引 擎索引的表面网络。暗网的规模也远超我们的想象，据 科学家研究，人类信息只有不到1%的实现了WEB化，而 WEB化的网
不是谈大数据。 360与即刻此前已达成战略合 作，共同运营食品安全和曝光栏栏目外，且360将与即刻 共享药监局的数据。再前，360搜索引擎通过云云搜索接 入了微博
搜索结果，再之前，Google购买Twitter数据以提供Twitter 搜索结果。 谷歌干的事情是“整合全球 信息，使人人皆可访问免费的午餐，药
监局虽然是要造福于民，但是这批数据显然不会白给。 这意味着搜索引擎为数据买单的时代已经到来。笔者今 天想谈谈关于搜索和数据关系的一些看法。注意，大数 据离我们太远，这
பைடு நூலகம்
PP的数据? 个人云应用产生的数据：个人云应 用主要是解决多屏同步的问题。这让更多用户选择将数 据保存在云端。在不同设备上账号认证后下载并使用这 些数据。这类应用
除了同步通讯录、收藏夹这类私密性强的数据外，还有 印象笔记、网易云阅读等类型的大文本数据。个人云应 用将越来越多。若干年后，笔者认为OFFICE提供云同步 功能也不是
商网站、BBS、知乎问答、互动百科、豆瓣电影等内容便 是属于此类。垂直网站在达到一定规模后，拥有与搜索 引擎博弈的能力时，便可屏蔽搜索引擎的爬虫，将自己 的数据“私有
化“。垂直网站提供的搜索功能，可以用个性化的搜索 功能和独有的挖掘能力，提供更好的搜索体验。甚至上 升为垂直搜索引擎，如知乎搜索。另外一种垂直搜索引 擎即是综合其他垂
术。咱们会叫它挖掘引擎。而将挖掘和传统搜索结合起 来，通过挖掘响应用户主动的或者被动的搜索需求，或 许咱们可以叫其“推荐引擎”。 豆瓣和一些 电商网站早已进行这方
面的探索。豆瓣因为最初便将“推荐”作为其核心功能 之一，已有一些成型的成果。或许，我们撇开豆瓣的UGC 模式，其搜索+推荐的模式值得关注：豆瓣专注文化产品， 其早已悄
网页数据只是网络数据的一部分，一小部分。这里再次 借用王小川的话“WEB已死”。 当然，还有 一种可能是搜索引擎仍然可以够着这些数据，有偿获取。 其在生态圈中的位
置的变化。搜索吃了免费数据10多年，接下来，搜索引 擎要更多地为数据买单。药监局只是一个开始。 三、大数据对搜索的价值 人类已经到 了离开信息不能活的地步。