Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Персоналізований пошук це результат вебпошуку який спеціально пристосований до інтересів особи шляхом включення інформац

Персоналізований пошук

Персоналізований пошук

Персоналізований пошук - це результат вебпошуку, який спеціально пристосований до інтересів особи шляхом включення інформації про особу за межами конкретного наданого запиту. Існує два загальних підходи до персоналізації результатів пошуку, що включають модифікацію запиту користувача та перерахування результатів пошуку.

Історія

Google представив персоналізований пошук у 2004 році, а у 2005 році він був запроваджений до пошуку Google. Google реалізував персоналізований пошук для всіх користувачів, а не лише тих, хто має обліковий запис Google. Існує не так багато інформації про те, як саме Google персоналізує їх пошук; однак вважається, що вони використовують мову користувача, місцеположення та вебісторію .

Ранні пошукові системи, такі як Google та AltaVista, знаходили результати лише на основі ключових слів. Персоналізований пошук, запроваджений Google, став набагато складнішим з метою "зрозуміти, що саме ви маєте на увазі, і дати вам саме те, що ви хочете". Використовуючи математичні алгоритми, пошукові системи тепер можуть повертати результати на основі кількості посилань на сайти та з них; чим більше посилань має сайт, тим вище він розміщується на сторінці. Пошукові системи мають два ступені досвіду: дрібний експерт і глибокий експерт. Експерт із найдрібнішого ступеня служить свідком, який знає якусь конкретну інформацію про дану подію. Натомість глибокий фахівець володіє зрозумілими знаннями, які дають йому можливість передавати унікальну інформацію, що стосується кожного конкретного запитувача. Якщо людина знає, чого вона хоче, тоді пошукова машина буде діяти як неглибокий експерт і просто знайде цю інформацію. Але пошукові системи здатні також мати глибокий досвід у тому, що вони ранжують результати, вказуючи на те, що ті, хто знаходиться вгорі, більш відповідають потребам користувача, ніж ті, що вказані нижче.

Хоча багато пошукових систем користуються перевагами інформації про людей загалом або про конкретні групи людей, персоналізований пошук залежить від унікального для користувача профілю користувача. Системи досліджень, які персоналізують результати пошуку, по-різному моделюють своїх користувачів. Деякі покладаються на користувачів, явно вказуючи їх інтереси, або на демографічні / когнітивні характеристики. Однак інформацію, яку надає користувач, може бути важко зібрати та оновлювати. Інші побудували неявні моделі користувачів на основі вмісту, який користувач прочитав, або їх історії взаємодії з вебсторінками.

Існує кілька загальнодоступних систем персоналізації результатів вебпошуку (наприклад, Google Персоналізований пошук та персоналізація результатів пошуку Bing ). Однак технічні деталі та оцінки цих комерційних систем є власністю. Одним із методів, який Google використовує для персоналізації пошукових запитів для своїх користувачів, є відстеження часу входу та того, чи користувач увімкнув історію вебпошуку у своєму браузері. Якщо користувач багато разів звертається до одного вебсайту за результатами пошуку від Google, він вважає, що ця сторінка йому подобається. Отже, коли користувачі здійснюють певні пошуки, персоналізований алгоритм пошуку від Google підсилює сторінку, просуваючи її вгору по рейтингах. Навіть якщо користувач вийшов з системи, Google може персоналізувати їх результати, оскільки він зберігає 180-денний запис того, що шукав певний веббраузер, пов’язаний із файлом cookie в цьому браузері.

У пошукових системах на платформах соціальних мереж, таких як Facebook або LinkedIn, персоналізація може бути досягнута шляхом однорідного використання пошукових запитів та результатів. Наприклад, у пошуку людей часто шукачі цікавляться людьми з тих самих соціальних кіл, галузей чи компаній. Під час пошуку роботи шукачі, як правило, цікавляться роботою в подібних компаніях, роботою в сусідніх місцях та роботами, що вимагають знань, подібних до їх власних.

Для того, щоб краще зрозуміти, як персоналізовані результати пошуку представляються користувачам, група дослідників Північно-Східного університету порівняла сукупний набір пошукових запитів зареєстрованих користувачів із контрольною групою. Дослідницька група виявила, що 11,7% результатів показують відмінності внаслідок персоналізації; однак це сильно варіюється в залежності від пошукового запиту та позиції рейтингу результатів. З різних перевірених факторів два з них, що мали помітний вплив, входили в систему за допомогою облікового запису Google та IP-адреси пошукових користувачів. Слід також зазначити, що результати з високим ступенем персоналізації включають компанії та політику. Одним із факторів, що обумовлюють персоналізацію, є локалізація результатів, а запити компанії показують місця розташування магазинів, що відповідають місцеперебуванню користувача. Так, наприклад, якщо користувач шукав "продаж вживаних автомобілів", Google може давати результати місцевих автосалонів у своєму районі. З іншого боку, запити з найменшою кількістю персоналізації включають фактичні запити ("що таке") та стан здоров'я.

Вимірюючи персоналізацію, важливо виключити фоновий шум. У цьому контексті одним із типів фонових шумів є ефект перенесення. Ефект перенесення можна визначити наступним чином: коли користувач виконує пошук і слідує за ним з подальшим пошуком, на результати другого пошуку впливає перший пошук. Примітний момент полягає в тому, що найвищі рейтингові URL - адреси рідше змінюються на основі персоналізації, причому більшість персоналізації відбувається в нижчих рангах. Це стиль персоналізації, заснований на недавній історії пошуку, але він не є послідовним елементом персоналізації, оскільки за даними дослідників явище закінчується через 10 хвилин.

Фільтр міхур

Було піднято кілька занепокоєнь щодо персоналізованого пошуку. Це зменшує ймовірність пошуку нової інформації, зміщуючи результати пошуку до того, що користувач уже знайшов. Він вводить потенційні проблеми конфіденційності, коли користувач може не знати, що їх результати пошуку персоналізовані для них, і дивується, чому речі, які їх цікавлять, стали такими актуальними. Така проблема була вигадана автором Елі Паризером як "бульбашка фільтра". Він стверджує, що люди дозволяють великим вебсайтам керувати їхньою долею та приймати рішення на основі величезної кількості даних, яку вони збирають про окремих людей. Це може ізолювати користувачів у їхньому світі або "фільтрувати бульбашки" там, де вони бачать лише ту інформацію, яку хочуть, такий наслідок "Синдрому дружнього світу". Як результат, люди набагато менше поінформовані про проблеми в країнах, що розвиваються, що може ще більше збільшити розрив між Північчю (розвинені країни) та Півднем (країни, що розвиваються).

Методи персоналізації та те, наскільки корисно "просувати" певні результати, які регулярно показуються під час пошуків однодумцями в одній спільноті. Метод персоналізації дозволяє дуже легко зрозуміти, як створюється бульбашка фільтра. Оскільки певні результати натрапляють і більше розглядаються окремими людьми, інші результати, яким вони не сприяють, відходять у невідомість. Оскільки це відбувається на рівні загальної громади, це призводить до того, що громада, свідомо чи ні, ділиться перекошеною перспективою подій.

Особливою проблемою для деяких частин світу є використання персоналізованого пошуку як форми контролю над людьми, які використовують пошук, лише надаючи їм певну інформацію (вибіркова експозиція). Це може бути використано для того, щоб надати особливий вплив на такі обговорювані теми, як контроль над зброєю або навіть примусити людей стати на бік певного політичного режиму в різних країнах. Попри те, що повний контроль з боку конкретного уряду лише за допомогою персоналізованого пошуку є простим напрямком, контроль над інформацією, яка легко доступна під час пошуку, легко контролюється найбагатшими корпораціями. Найбільшим прикладом корпорації, яка контролює інформацію, є Google. Google не лише передає вам потрібну інформацію, але іноді вони використовують ваш персоналізований пошук, щоб спрямувати вас до власних компаній чи філій. Це призвело до повного контролю над різними частинами Інтернету та витіснення їхніх конкурентів, таких як те, як Карти Google взяли на себе основний контроль над онлайн-картою та напрямками з MapQuest та іншими, змушеними відійти на заднє місце.

Багато пошукових систем використовують стратегії профілювання користувачів, засновані на концепціях, які виводять лише теми, які користувачів дуже цікавлять, але для досягнення найкращих результатів, на думку дослідників Вай-Тін та Дік Луна, слід враховувати як позитивні, так і негативні переваги. Такі профілі, застосовуючи негативні та позитивні переваги, призводять до найвищої якості та найрелевантніших результатів, відокремлюючи однакові запити від не схожих. Наприклад, введення слова "яблуко" може стосуватися фруктів або комп'ютера Macintosh, а обидва уподобання допомагають пошуковим системам дізнатися, яке яблуко користувач насправді шукає на основі натиснутих посилань. Однією з концепцій-стратегій, яку дослідники придумали для вдосконалення персоналізованого пошуку та отримання як позитивних, так і негативних переваг, є метод, що базується на кліках. Цей метод фіксує інтереси користувача на основі посилань, на які вони натискають у списку результатів, одночасно знижуючи рейтинг неклікованих посилань.

Ця функція також має глибокий вплив на галузь оптимізації пошукових систем завдяки тому, що результати пошуку більше не будуть класифікуватися однаково для кожного користувача. Приклад цього можна знайти у фільмі "Фільтрувальний міхур" Елі Паризера, де у нього було два друзі, які ввели "BP" у рядок пошуку Google. Один друг знайшов інформацію про розлив нафти BP у Мексиканській затоці, а інший - інформацію про інвестиції.

Деякі відзначають, що персоналізовані результати пошуку служать не лише для налаштування результатів пошуку користувача, але й реклами. Це було розкритиковано як вторгнення в приватне життя.

Справа Google

Важливим прикладом персоналізації пошуку є Google. Існує безліч програм Google, усі з яких можна персоналізувати та інтегрувати за допомогою облікового запису Google. Для персоналізації пошуку не потрібен обліковий запис. Однак людина майже позбавлена вибору, оскільки стільки корисних продуктів Google доступні лише за наявності облікового запису Google. Інформаційна панель Google, представлена в 2009 році, охоплює понад 20 продуктів та послуг, включаючи Gmail, Календар, Документи, YouTube тощо що відстежує всю інформацію безпосередньо під власним іменем. Безкоштовний користувацький пошук Google доступний як для приватних осіб, так і для великих компаній, забезпечуючи можливість пошуку для окремих вебсайтів та керуючи корпоративними сайтами, такими як New York Times . Високий рівень персоналізації, який був доступний у Google, зіграв значну роль, допомагаючи залишатися найулюбленішою пошуковою системою у світі.

Одним із прикладів можливості Google персоналізувати пошук є використання Новин Google. Google підготував свої новини, щоб показати всім декілька подібних статей, які можна вважати цікавими, але як тільки користувач прокручує сторінку вниз, можна помітити, що статті новин починають відрізнятися. Google враховує минулі пошукові запити, а також місцеперебування користувача, щоб переконатися, що місцеві новини потрапляють до них першими. Це може призвести до набагато легшого пошуку та зменшення часу на перегляд усіх новин, щоб знайти потрібну інформацію. Проблема, однак, полягає в тому, що дуже важливу інформацію можна затримати, оскільки вона не відповідає критеріям, встановленим програмою для конкретного користувача. Це може створити " міхур фільтра ", як описано раніше.

Цікавим моментом щодо персоналізації, яку часто ігнорують, є боротьба конфіденційності та персоналізації. Хоча ці два варіанти не повинні бути взаємовиключними, часто буває так, що коли одне стає більш помітним, це компрометує інше. Google надає людям безліч послуг, і багато з цих служб не вимагають збору інформації про людину, щоб її можна було налаштувати. Оскільки з цими послугами немає загрози вторгнення в конфіденційність, баланс був схилений на користь персоналізації над конфіденційністю, навіть коли справа стосується пошуку. Оскільки люди отримують користь від зручності налаштування інших своїх служб Google, вони бажають кращих результатів пошуку, навіть якщо це відбувається шляхом приватної інформації. Де провести межу між інформацією та компромісом між результатами пошуку - це нова територія, і Google приймає це рішення. Поки люди не отримують повноважень контролювати інформацію, яка збирається про них, Google не захищає конфіденційність. Популярність Google як пошукової системи та Інтернет-браузера дозволила їй набрати багато потужності. Їх популярність створила мільйони імен користувачів, які використовувались для збору величезної кількості інформації про людей. Google може використовувати різні методи персоналізації, такі як традиційний, соціальний, географічний, IP-адреса, браузер, файли cookie, час доби, рік, поведінка, історія запитів, закладки тощо. Хоча персоналізація результатів пошуку Google на основі того, що користувачі шукали раніше, може мати свої переваги, але це має негативні наслідки. За допомогою цієї інформації Google вирішив увійти в інші сектори, якими він володів, наприклад, відео, обмін документами, покупки, карти та багато іншого. Google зробив це, спрямувавши шукачів на власні послуги, що пропонуються, на відміну від інших, таких як MapQuest.

За допомогою персоналізації пошуку Google подвоїв свою частку ринку відео, приблизно до вісімдесяти відсотків. Легальне визначення монополії - це коли фірма отримує контроль від семи десяти до вісімдесяти відсотків ринку. Google посилив цю монополію, створивши значні бар'єри для входу, такі як маніпулювання результатами пошуку, щоб показати власні послуги. Це добре видно з того, що Карти Google - це перше, що зображається у більшості пошукових запитів.

Аналітична фірма Experian Hitwise заявила, що з 2007 року через це MapQuest скоротив обсяги наполовину. Інші статистичні дані приблизно за той же час включають Photobucket, що перевищує від двадцяти відсотків частки ринку до лише трьох відсотків, Myspace - від дванадцяти відсотків частки ринку до менш ніж одного відсотка та ESPN від восьми відсотків до чотирьох відсотків частки ринку. Що стосується зображень, Photobucket зросла з 31% у 2007 році до 10% у 2010 році, а Yahoo Images - з 12% до 7%. Стає очевидним, що спад цих компаній відбувся через збільшення частки ринку від Google з 43% у 2007 році до приблизно 55% у 2009 році.

Можна сказати, що Google є більш домінантним, оскільки вони надають кращі послуги. Однак компанія Experian Hitwise також створила графіки, що показують частку ринку приблизно п'ятнадцяти різних компаній одночасно. Це було зроблено для кожної категорії з урахуванням частки ринку фотографій, відео, пошуку продуктів тощо. Графік пошуку товару є достатнім свідченням впливу Google, оскільки їх кількість за місяць зросла з 1,3 мільйона унікальних відвідувачів до 11,9 унікальних відвідувачів. Таке зростання може відбутися лише зі зміною процесу.

Зрештою, є дві спільні теми з усіма цими графіками. По-перше, частка ринку Google має прямо зворотне відношення до частки ринку провідних конкурентів. По-друге, це прямо зворотне співвідношення почалося приблизно у 2007 році, тобто приблизно в той час, коли Google почав використовувати свій метод "Універсальний пошук".

Однією з найважливіших переваг персоналізованого пошуку є підвищення якості рішень, які приймають споживачі. Інтернет зробив трансакційні витрати на отримання інформації значно нижчими, ніж будь-коли. Однак здатність людини обробляти інформацію значно не розширилася. Зіткнувшись з величезною кількістю інформації, споживачі потребують складного інструменту, який допоможе їм приймати якісні рішення. Два дослідження вивчали ефекти персоналізованих інструментів скринінгу та замовлення, і результати показують позитивну кореляцію між персоналізованим пошуком та якістю рішень споживачів.

Перше дослідження провела Крістін Діл з Університету Південної Кароліни. Її дослідження виявило, що зменшення вартості пошуку призвело до зниження якості вибору. Причиною цього відкриття було те, що "споживачі роблять гірший вибір, оскільки менші витрати на пошук змушують їх розглядати неповноцінні варіанти". Це також показало, що якщо споживачі мають на увазі конкретну мету, вони будуть продовжувати свій пошук, що призведе до ще гіршого рішення. Дослідження Джеральда Хаубля з Альбертського університету та Бенедикта Г. К. Деллаерта з Маастрихтського університету головним чином зосереджувалося на системах рекомендацій. Обидва дослідження дійшли висновку, що персоналізована система пошуку та рекомендацій значно покращила якість рішень споживачів та зменшила кількість перевірених товарів.

Моделі

Персоналізований пошук набуває популярності завдяки попиту на більш релевантну інформацію та тому, що більшість людей дійсно могли б використовувати певну особисту інформацію, таку як персоналізований пошук. Дослідження показали низький рівень успіху серед основних пошукових систем у наданні відповідних результатів; у 52% із 20 000 запитів пошуковці не знайшли відповідних результатів у документах, які Google повернув. Персоналізований пошук може значно покращити якість пошуку, і головним чином є два шляхи досягнення цієї мети.

Перша доступна модель базується на історичних пошукових запитах користувачів та місцях пошуку. Люди, мабуть, знайомі з цією моделлю, оскільки вони часто знаходять результати, що відображають їхнє поточне місцезнаходження та попередні пошуки.

Існує ще один спосіб персоналізації результатів пошуку. У роботі Брача Шапіри та Боаза Забара «Персоналізований пошук: інтеграція співпраці та соціальних мереж» Шапіра та Забар зосередилися на моделі, яка використовує систему рекомендацій. Ця модель показує результати інших користувачів, які шукали подібні ключові слова. Автори дослідили пошук за ключовими словами, систему рекомендацій та систему рекомендацій із соціальною мережею, яка працює окремо, та порівнюють результати з точки зору якості пошуку. Результати показують, що персоналізована пошукова система з системою рекомендацій дає результати кращої якості, ніж стандартна пошукова система, і що система рекомендацій із соціальною мережею навіть покращується більше.

Недавня стаття " Персоналізація пошуку з вбудованими програмами" показує, що нова модель вбудовування для персоналізації пошуку, де користувачі вбудовані в актуальний простір інтересів, дає кращі результати пошуку, ніж сильні моделі, які навчаються до ранжування.

Недоліки

Хоча існують задокументовані переваги впровадження персоналізації пошуку, існують також аргументи проти її використання. Основою цього аргументу проти його використання є те, що він обмежує результати пошуку користувачів Інтернету матеріалом, який відповідає інтересам та історії користувачів. Це обмежує можливість користувачів потрапляти до матеріалів, які мали б відношення до пошукового запиту користувача, але через те, що частина цього матеріалу відрізняється від інтересів та історії користувача, матеріал не відображається користувачеві. Персоналізація пошуку виводить об’єктивність із пошукової системи і підриває систему. "Об'єктивність мало значення, коли ти знаєш, що шукаєш, але її відсутність є проблематичною, коли ти цього не робиш". Інша критика персоналізації пошуку полягає в тому, що вона обмежує основну функцію Інтернету: збір та обмін інформацією. Персоналізація пошуку заважає користувачам легко отримати доступ до всієї можливої інформації, доступної для конкретного пошукового запиту. Персоналізація пошуку додає упередженості пошуковим запитам користувача. Якщо користувач має певний набір інтересів чи історію Інтернету і використовує Інтернет для дослідження спірної проблеми, результати пошуку користувача відображатимуть це. Користувач може не мати обох сторін питання та пропустити потенційно важливу інформацію, якщо інтереси користувача схиляються до тієї чи іншої сторони. Дослідження, проведене щодо персоналізації пошуку та його впливу на результати пошуку в Google News, призвело до того, що різні користувачі генерували різні замовлення новин, навіть незважаючи на те, що кожен користувач вводив однаковий пошуковий запит. За словами Бейтса, "лише 12% пошукачів мали однакові три історії в однаковому порядку. Для мене це підтвердження prima facie того, що відбувається фільтрація ". Якщо персоналізація пошуку не була активною, теоретично всі результати мали б бути однаковими історіями в однаковому порядку.

Ще одним недоліком персоналізації пошуку є те, що такі інтернет-компанії, як Google, збирають та потенційно продають Інтернет-інтереси та історії своїх користувачів іншим компаніям. Це порушує питання конфіденційності щодо того, чи приємно людям працювати з компаніями, які збирають та продають свою Інтернет-інформацію без їхньої згоди чи відома. Багато користувачів Інтернету не знають про використання персоналізації пошуку, і ще менше знають, що дані користувачів є цінним товаром для інтернет-компаній.

Сайти, які його використовують

Е. Паризер, автор фільтру «Бульбашок», пояснює, як існують відмінності, які персоналізація пошуку має як у Facebook, так і в Google. Facebook реалізує персоналізацію, коли йдеться про кількість речей, якими люди діляться, і які сторінки їм "подобаються". Соціальна взаємодія людини, профіль якої вони відвідують найбільше, з ким вони спілкуються чи спілкуються, - це всі показники, які використовуються, коли Facebook використовує персоналізацію. Замість того, що поділяють люди, є показником того, що відфільтровано, Google враховує те, що ми натискаємо, щоб відфільтрувати те, що з’являється під час наших пошуків. Крім того, пошукові запити у Facebook не обов’язково такі приватні, як пошукові в Google. Facebook залучає більше громадськості, а користувачі діляться тим, що хочуть бачити інші люди. Навіть під час позначення фотографій Facebook використовує персоналізацію та розпізнавання обличчя, які автоматично призначають ім’я особі. Кнопка Facebook на кшталт використовує своїх користувачів для власної персоналізації вебсайту. Те, які публікації користувач коментує або їм подобається, повідомляє Facebook, який тип публікацій він буде зацікавлений у майбутньому. На додаток до цього, це допомагає їм передбачити, який тип публікацій вони будуть «коментувати, ділитися або спамувати в майбутньому». Прогнози об’єднані разом, щоб отримати один показник відповідності, який допомагає Facebook вирішити, що вам показати, а що відфільтрувати. У 2016 році Facebook представив реакції (Love, Thankful, Haha, Wow, Sad, and Angry) на додаток до того, що сподобався допис. "Facebook дізнався, що будь-яка реакція, яка залишається на допис, є вагомим показником того, що користувач був зацікавлений у цій публікації більше, ніж будь-які інші" сподобалися "публікації". Facebook починає зважувати реакції так само, як і лайки. Отже, навіть якщо ви залишите «гнівну» реакцію на допис, Facebook відображатиме дописи у стрічці користувача, оскільки користувач виявив до цього інтерес.

Що стосується Google, користувачам надаються схожі вебсайти та ресурси на основі того, на що вони спочатку натискають. Існують навіть інші вебсайти, які використовують тактику фільтрування, щоб краще дотримуватися вподобань користувачів. Наприклад, Netflix також судить з історії пошуку користувачів, щоб запропонувати фільми, які можуть їх зацікавити в майбутньому. Існують такі сайти, як Amazon, а особисті магазини також використовують історію інших людей, щоб краще задовольнити їхні інтереси. Twitter також використовує персоналізацію, "пропонуючи" іншим людям підписатися. Крім того, виходячи з того, за ким хто «підписується», «твітує» та «ретвітує» на сайті, Twitter відфільтровує пропозиції, найбільш актуальні для користувача. LinkedIn персоналізує результати пошуку на двох рівнях. Федеральний пошук LinkedIn використовує намір користувача персоналізувати вертикальний порядок. Наприклад, для того самого запиту, як "інженер-програміст", залежно від того, чи шукач має найм чи намір шукати роботу, йому або їй подають людей або робочі місця як основну вертикаль. У межах кожної вертикалі, наприклад, пошук людей, рейтинг результатів також персоналізується, беручи до уваги схожість та соціальні відносини між пошуковими особами та результатами. Марк Цукерберг, засновник Facebook, вважав, що люди мають лише одну особистість. Е. Паризер стверджує, що це абсолютно неправда, а персоналізація пошуку - це лише ще один спосіб довести, що це неправда. Хоча персоналізований пошук може здатися корисним, він не дуже точно відображає будь-яку особу. Бувають випадки, коли люди також шукають речі та діляться ними, щоб покращити себе. Наприклад, хтось може шукати та ділитися політичними статтями та іншими інтелектуальними статтями. Є багато сайтів, які використовуються для різних цілей, що не становлять одну людину, особистість взагалі, але дають неправильні уявлення замість цього.

Інтернет-магазини

Такі пошукові системи, як Google та Yahoo! використовуйте персоналізований пошук, щоб залучити можливих клієнтів до продуктів, які відповідають їх передбачуваним бажанням. На основі великої кількості зібраних даних, що агрегуються за допомогою вебкліків, пошукові системи можуть використовувати персоніфікований пошук для розміщення реклами, яка може викликати інтерес у людини. Застосування персоналізованого пошуку може допомогти споживачам швидше знайти те, що вони хочуть, а також допоможе підібрати товари та послуги приватним особам на більш спеціалізованих та / або нішевих ринках. Багато з цих продуктів або послуг, що продаються за допомогою персоналізованих результатів в Інтернеті, з великим трудом продаватимуться у цегляних магазинах. Такі типи товарів та послуг називаються предметами з довгим хвостом. Застосування персоналізованого пошуку дозволяє швидше відкрити товари та послуги для споживачів та зменшує кількість необхідних рекламних грошей, витрачених на охоплення цих споживачів. Крім того, використання персоналізованого пошуку може допомогти компаніям визначити, яким особам слід пропонувати онлайн-коди купонів на їхні товари та / або послуги. Відстежуючи, чи переглянув фізична особа їх вебсайт, розглядав можливість придбання товару чи раніше здійснив покупку, компанія може розміщувати рекламу на інших вебсайтах, щоб охопити цього конкретного споживача, намагаючись змусити їх зробити покупку.

Окрім допомоги споживачам та бізнесу у пошуку один одного, пошукові системи, що забезпечують персоналізований пошук, приносять велику користь. Чим більше даних буде зібрано про особу, тим більш персоналізованими будуть результати. Своєю чергою, це дозволяє пошуковим системам продавати більше реклами, тому що компанії розуміють, що у них буде краща можливість продавати приватним особам із високим відсотком, ніж середнім та низьким. Цей аспект персоналізованого пошуку викликає гнів у багатьох вчених, таких як Вільям Бадке та Елі Паризер, оскільки вони вважають, що персоналізований пошук зумовлений бажанням збільшити доходи від реклами. Крім того, вони вважають, що персоналізовані результати пошуку часто використовуються, щоб спонукати людей користуватися продуктами та послугами, що пропонуються певною пошуковою системою або будь-якою іншою компанією, яка співпрацює з ними. Наприклад, Google, який здійснює пошук у будь-якій компанії, що має принаймні одне цегляне розташування, запропонує карту, що відображає найближче місцезнаходження компанії за допомогою сервісу Google Maps, як перший результат запиту. Для того, щоб використовувати інші картографічні послуги, такі як MapQuest, користувачеві доведеться глибше заглибитися в результати. Інший приклад стосується більш розмитих запитів. Пошук слова "взуття" за допомогою пошукової системи Google запропонує кілька оголошень взуттєвим компаніям, які платять Google за посилання на свій вебсайт як перший результат на запити споживачів.

Список літератури

  1. Pitokow, James; Hinrich Schütze; Todd Cass; Rob Cooley; Don Turnbull; Andy Edmonds; Eytan Adar; Thomas Breuel (2002). Personalized search. Communications of the ACM. 45 (9): 50—55. doi:10.1145/567498.567526.
  2. {{}}: Порожнє посилання на джерело ()
  3. Remerowski (2013). National Geographic: Inside Google.
  4. Simpson, Thomas (2012). Evaluating Google as an epistemic tool. Metaphilosophy. 43 (4): 969—982. doi:10.1111/j.1467-9973.2012.01759.x.
  5. Ma, Z.; Pant, G.; Sheng, O. (2007). Interest-based personalized search. ACM Transactions on Information Systems. 25 (5): 5—es. CiteSeerX 10.1.1.105.9203. doi:10.1145/1198296.1198301.
  6. Frias-Martinez, E.; Chen, S.Y.; Liu, X. (2007). Automatic cognitive style identification of digital library users for personalization. Journal of the Association for Information Science and Technology. 58 (2): 237—251. CiteSeerX 10.1.1.163.6533. doi:10.1002/asi.20477.
  7. Chirita, P.; Firan, C.; Nejdl, W. (2006). Summarizing local context to personalize global Web search. SIGIR: 287—296.
  8. Dou, Z.; Song, R.; Wen, J.R. (2007). A large-scale evaluation and analysis of personalized search strategies. с. 581—590. doi:10.1145/1242572.1242651. ISBN . {{}}: Проігноровано |journal= ()
  9. Shen, X.; Tan, B.; Zhai, C.X. (2005). Implicit user modeling for personalized search. CIKM: 824—831.
  10. Sugiyama, K.; Hatano, K.; Yoshikawa, M. (2004). Adaptive web search based on user profile constructed without any effort from the user. WWW: 675—684.
  11. Teevan, J.; Dumais, S.T.; Horvitz, E. (2005). (PDF). SIGIR: 415—422. Архів оригіналу (PDF) за 16 червня 2020. Процитовано 12 січня 2021.
  12. Crook, Aidan, and Sanaz Ahari. . Bing. Архів оригіналу за 14 березня 2011. Процитовано 14 березня 2011.
  13. Sullivan, Danny (9 листопада 2012). . Архів оригіналу за 23 квітня 2014. Процитовано 21 квітня 2014.
  14. Ha-Thuc, Viet; Sinha, Shakti (2016). Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks. ACM. с. 461—462. arXiv:1605.04624. doi:10.1145/2911451.2927018. ISBN . {{}}: Проігноровано |journal= ()
  15. Briggs, Justin (24 червня 2013). . Архів оригіналу за 23 квітня 2014. Процитовано 21 квітня 2014.
  16. E. Pariser (2011). (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 28 грудня 2013.
  17. Smyth, B. (2007). Adaptive Information Access:: Personalization And Privacy. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence. 21 (2): 183—205. doi:10.1142/S0218001407005363.
  18. (PDF). Consumer Watchdog. 2 червня 2010. Архів оригіналу (PDF) за 25 квітня 2014. Процитовано 27 квітня 2014.
  19. Wai-Tin, Kenneth; Dik Lun, L (2010). Deriving concept-based user profiles from search engine logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 22 (7): 969—982. CiteSeerX 10.1.1.150.1496. doi:10.1109/tkde.2009.144.
  20. . SEO Optimizers. 4 березня 2009. Архів оригіналу за 15 червня 2013. Процитовано 27 лютого 2013.
  21. Mattison, D. (2010). Time, Space, And Google: Toward A Real-Time, Synchronous, Personalized, Collaborative Web. Searcher: 20—31.
  22. Jackson, Mark (18 листопада 2008). . Архів оригіналу за 30 квітня 2014. Процитовано 29 квітня 2014.
  23. Harry, David (19 жовтня 2011). . Архів оригіналу за 30 квітня 2014. Процитовано 29 квітня 2014.
  24. TRAFFIC REPORT:How Google is Squeezing out Competitors and Muscling into New Markets (PDF). ConsumerWatchDog.org. Процитовано 29 квітня 2014.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з параметром url-status, але без параметра archive-url ()
  25. Diehl, K. (2003). Personalization and Decision Support Tools: Effects on Search and Consumer Decision Making. Advances in Consumer Research. 30 (1): 166—169.
  26. Coyle, M.; Smyth, B. (2007). Information recovery and discovery in collaborative web search. Advances in Information Retrieval. Lecture Notes in Computer Science. с. 356—367. doi:10.1007/978-3-540-71496-5_33. ISBN .
  27. Shapira, B.; Zabar, B. (2011). Personalized search: Integrating collaboration and social networks. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62 (1): 146—160. doi:10.1002/asi.21446.
  28. Simpson, Thomas W. (2012). Evaluating Google As An Epistemic Tool. Metaphilosophy. 43 (4): 426—445. doi:10.1111/j.1467-9973.2012.01759.x.
  29. Bates, Mary Ellen (2011). Is Google Hiding My News?. Online. 35 (6): 64.
  30. You Have Reached a 404 Page. Slate (амер.). 22 вересня 2013. ISSN 1091-2339. Процитовано 24 травня 2017.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з параметром url-status, але без параметра archive-url ()
  31. . wallaroomedia.com (амер.). Архів оригіналу за 14 серпня 2018. Процитовано 24 травня 2017.
  32. Badke, William (February 2012). Personalization and Information Literacy. Online. 36 (1): 47.
  33. "Consumer Watchdog"

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Personalizovanij poshuk ce rezultat vebposhuku yakij specialno pristosovanij do interesiv osobi shlyahom vklyuchennya informaciyi pro osobu za mezhami konkretnogo nadanogo zapitu Isnuye dva zagalnih pidhodi do personalizaciyi rezultativ poshuku sho vklyuchayut modifikaciyu zapitu koristuvacha ta pererahuvannya rezultativ poshuku IstoriyaGoogle predstaviv personalizovanij poshuk u 2004 roci a u 2005 roci vin buv zaprovadzhenij do poshuku Google Google realizuvav personalizovanij poshuk dlya vsih koristuvachiv a ne lishe tih hto maye oblikovij zapis Google Isnuye ne tak bagato informaciyi pro te yak same Google personalizuye yih poshuk odnak vvazhayetsya sho voni vikoristovuyut movu koristuvacha miscepolozhennya ta vebistoriyu Ranni poshukovi sistemi taki yak Google ta AltaVista znahodili rezultati lishe na osnovi klyuchovih sliv Personalizovanij poshuk zaprovadzhenij Google stav nabagato skladnishim z metoyu zrozumiti sho same vi mayete na uvazi i dati vam same te sho vi hochete Vikoristovuyuchi matematichni algoritmi poshukovi sistemi teper mozhut povertati rezultati na osnovi kilkosti posilan na sajti ta z nih chim bilshe posilan maye sajt tim vishe vin rozmishuyetsya na storinci Poshukovi sistemi mayut dva stupeni dosvidu dribnij ekspert i glibokij ekspert Ekspert iz najdribnishogo stupenya sluzhit svidkom yakij znaye yakus konkretnu informaciyu pro danu podiyu Natomist glibokij fahivec volodiye zrozumilimi znannyami yaki dayut jomu mozhlivist peredavati unikalnu informaciyu sho stosuyetsya kozhnogo konkretnogo zapituvacha Yaksho lyudina znaye chogo vona hoche todi poshukova mashina bude diyati yak neglibokij ekspert i prosto znajde cyu informaciyu Ale poshukovi sistemi zdatni takozh mati glibokij dosvid u tomu sho voni ranzhuyut rezultati vkazuyuchi na te sho ti hto znahoditsya vgori bilsh vidpovidayut potrebam koristuvacha nizh ti sho vkazani nizhche Hocha bagato poshukovih sistem koristuyutsya perevagami informaciyi pro lyudej zagalom abo pro konkretni grupi lyudej personalizovanij poshuk zalezhit vid unikalnogo dlya koristuvacha profilyu koristuvacha Sistemi doslidzhen yaki personalizuyut rezultati poshuku po riznomu modelyuyut svoyih koristuvachiv Deyaki pokladayutsya na koristuvachiv yavno vkazuyuchi yih interesi abo na demografichni kognitivni harakteristiki Odnak informaciyu yaku nadaye koristuvach mozhe buti vazhko zibrati ta onovlyuvati Inshi pobuduvali neyavni modeli koristuvachiv na osnovi vmistu yakij koristuvach prochitav abo yih istoriyi vzayemodiyi z vebstorinkami Isnuye kilka zagalnodostupnih sistem personalizaciyi rezultativ vebposhuku napriklad Google Personalizovanij poshuk ta personalizaciya rezultativ poshuku Bing Odnak tehnichni detali ta ocinki cih komercijnih sistem ye vlasnistyu Odnim iz metodiv yakij Google vikoristovuye dlya personalizaciyi poshukovih zapitiv dlya svoyih koristuvachiv ye vidstezhennya chasu vhodu ta togo chi koristuvach uvimknuv istoriyu vebposhuku u svoyemu brauzeri Yaksho koristuvach bagato raziv zvertayetsya do odnogo vebsajtu za rezultatami poshuku vid Google vin vvazhaye sho cya storinka jomu podobayetsya Otzhe koli koristuvachi zdijsnyuyut pevni poshuki personalizovanij algoritm poshuku vid Google pidsilyuye storinku prosuvayuchi yiyi vgoru po rejtingah Navit yaksho koristuvach vijshov z sistemi Google mozhe personalizuvati yih rezultati oskilki vin zberigaye 180 dennij zapis togo sho shukav pevnij vebbrauzer pov yazanij iz fajlom cookie v comu brauzeri U poshukovih sistemah na platformah socialnih merezh takih yak Facebook abo LinkedIn personalizaciya mozhe buti dosyagnuta shlyahom odnoridnogo vikoristannya poshukovih zapitiv ta rezultativ Napriklad u poshuku lyudej chasto shukachi cikavlyatsya lyudmi z tih samih socialnih kil galuzej chi kompanij Pid chas poshuku roboti shukachi yak pravilo cikavlyatsya robotoyu v podibnih kompaniyah robotoyu v susidnih miscyah ta robotami sho vimagayut znan podibnih do yih vlasnih Dlya togo shob krashe zrozumiti yak personalizovani rezultati poshuku predstavlyayutsya koristuvacham grupa doslidnikiv Pivnichno Shidnogo universitetu porivnyala sukupnij nabir poshukovih zapitiv zareyestrovanih koristuvachiv iz kontrolnoyu grupoyu Doslidnicka grupa viyavila sho 11 7 rezultativ pokazuyut vidminnosti vnaslidok personalizaciyi odnak ce silno variyuyetsya v zalezhnosti vid poshukovogo zapitu ta poziciyi rejtingu rezultativ Z riznih perevirenih faktoriv dva z nih sho mali pomitnij vpliv vhodili v sistemu za dopomogoyu oblikovogo zapisu Google ta IP adresi poshukovih koristuvachiv Slid takozh zaznachiti sho rezultati z visokim stupenem personalizaciyi vklyuchayut kompaniyi ta politiku Odnim iz faktoriv sho obumovlyuyut personalizaciyu ye lokalizaciya rezultativ a zapiti kompaniyi pokazuyut miscya roztashuvannya magaziniv sho vidpovidayut misceperebuvannyu koristuvacha Tak napriklad yaksho koristuvach shukav prodazh vzhivanih avtomobiliv Google mozhe davati rezultati miscevih avtosaloniv u svoyemu rajoni Z inshogo boku zapiti z najmenshoyu kilkistyu personalizaciyi vklyuchayut faktichni zapiti sho take ta stan zdorov ya Vimiryuyuchi personalizaciyu vazhlivo viklyuchiti fonovij shum U comu konteksti odnim iz tipiv fonovih shumiv ye efekt perenesennya Efekt perenesennya mozhna viznachiti nastupnim chinom koli koristuvach vikonuye poshuk i sliduye za nim z podalshim poshukom na rezultati drugogo poshuku vplivaye pershij poshuk Primitnij moment polyagaye v tomu sho najvishi rejtingovi URL adresi ridshe zminyuyutsya na osnovi personalizaciyi prichomu bilshist personalizaciyi vidbuvayetsya v nizhchih rangah Ce stil personalizaciyi zasnovanij na nedavnij istoriyi poshuku ale vin ne ye poslidovnim elementom personalizaciyi oskilki za danimi doslidnikiv yavishe zakinchuyetsya cherez 10 hvilin Filtr mihurBulo pidnyato kilka zanepokoyen shodo personalizovanogo poshuku Ce zmenshuye jmovirnist poshuku novoyi informaciyi zmishuyuchi rezultati poshuku do togo sho koristuvach uzhe znajshov Vin vvodit potencijni problemi konfidencijnosti koli koristuvach mozhe ne znati sho yih rezultati poshuku personalizovani dlya nih i divuyetsya chomu rechi yaki yih cikavlyat stali takimi aktualnimi Taka problema bula vigadana avtorom Eli Parizerom yak bulbashka filtra Vin stverdzhuye sho lyudi dozvolyayut velikim vebsajtam keruvati yihnoyu doleyu ta prijmati rishennya na osnovi velicheznoyi kilkosti danih yaku voni zbirayut pro okremih lyudej Ce mozhe izolyuvati koristuvachiv u yihnomu sviti abo filtruvati bulbashki tam de voni bachat lishe tu informaciyu yaku hochut takij naslidok Sindromu druzhnogo svitu Yak rezultat lyudi nabagato menshe poinformovani pro problemi v krayinah sho rozvivayutsya sho mozhe she bilshe zbilshiti rozriv mizh Pivnichchyu rozvineni krayini ta Pivdnem krayini sho rozvivayutsya Metodi personalizaciyi ta te naskilki korisno prosuvati pevni rezultati yaki regulyarno pokazuyutsya pid chas poshukiv odnodumcyami v odnij spilnoti Metod personalizaciyi dozvolyaye duzhe legko zrozumiti yak stvoryuyetsya bulbashka filtra Oskilki pevni rezultati natraplyayut i bilshe rozglyadayutsya okremimi lyudmi inshi rezultati yakim voni ne spriyayut vidhodyat u nevidomist Oskilki ce vidbuvayetsya na rivni zagalnoyi gromadi ce prizvodit do togo sho gromada svidomo chi ni dilitsya perekoshenoyu perspektivoyu podij Osoblivoyu problemoyu dlya deyakih chastin svitu ye vikoristannya personalizovanogo poshuku yak formi kontrolyu nad lyudmi yaki vikoristovuyut poshuk lishe nadayuchi yim pevnu informaciyu vibirkova ekspoziciya Ce mozhe buti vikoristano dlya togo shob nadati osoblivij vpliv na taki obgovoryuvani temi yak kontrol nad zbroyeyu abo navit primusiti lyudej stati na bik pevnogo politichnogo rezhimu v riznih krayinah Popri te sho povnij kontrol z boku konkretnogo uryadu lishe za dopomogoyu personalizovanogo poshuku ye prostim napryamkom kontrol nad informaciyeyu yaka legko dostupna pid chas poshuku legko kontrolyuyetsya najbagatshimi korporaciyami Najbilshim prikladom korporaciyi yaka kontrolyuye informaciyu ye Google Google ne lishe peredaye vam potribnu informaciyu ale inodi voni vikoristovuyut vash personalizovanij poshuk shob spryamuvati vas do vlasnih kompanij chi filij Ce prizvelo do povnogo kontrolyu nad riznimi chastinami Internetu ta vitisnennya yihnih konkurentiv takih yak te yak Karti Google vzyali na sebe osnovnij kontrol nad onlajn kartoyu ta napryamkami z MapQuest ta inshimi zmushenimi vidijti na zadnye misce Bagato poshukovih sistem vikoristovuyut strategiyi profilyuvannya koristuvachiv zasnovani na koncepciyah yaki vivodyat lishe temi yaki koristuvachiv duzhe cikavlyat ale dlya dosyagnennya najkrashih rezultativ na dumku doslidnikiv Vaj Tin ta Dik Luna slid vrahovuvati yak pozitivni tak i negativni perevagi Taki profili zastosovuyuchi negativni ta pozitivni perevagi prizvodyat do najvishoyi yakosti ta najrelevantnishih rezultativ vidokremlyuyuchi odnakovi zapiti vid ne shozhih Napriklad vvedennya slova yabluko mozhe stosuvatisya fruktiv abo komp yutera Macintosh a obidva upodobannya dopomagayut poshukovim sistemam diznatisya yake yabluko koristuvach naspravdi shukaye na osnovi natisnutih posilan Odniyeyu z koncepcij strategij yaku doslidniki pridumali dlya vdoskonalennya personalizovanogo poshuku ta otrimannya yak pozitivnih tak i negativnih perevag ye metod sho bazuyetsya na klikah Cej metod fiksuye interesi koristuvacha na osnovi posilan na yaki voni natiskayut u spisku rezultativ odnochasno znizhuyuchi rejting neklikovanih posilan Cya funkciya takozh maye glibokij vpliv na galuz optimizaciyi poshukovih sistem zavdyaki tomu sho rezultati poshuku bilshe ne budut klasifikuvatisya odnakovo dlya kozhnogo koristuvacha Priklad cogo mozhna znajti u filmi Filtruvalnij mihur Eli Parizera de u nogo bulo dva druzi yaki vveli BP u ryadok poshuku Google Odin drug znajshov informaciyu pro rozliv nafti BP u Meksikanskij zatoci a inshij informaciyu pro investiciyi Deyaki vidznachayut sho personalizovani rezultati poshuku sluzhat ne lishe dlya nalashtuvannya rezultativ poshuku koristuvacha ale j reklami Ce bulo rozkritikovano yak vtorgnennya v privatne zhittya Sprava GoogleVazhlivim prikladom personalizaciyi poshuku ye Google Isnuye bezlich program Google usi z yakih mozhna personalizuvati ta integruvati za dopomogoyu oblikovogo zapisu Google Dlya personalizaciyi poshuku ne potriben oblikovij zapis Odnak lyudina majzhe pozbavlena viboru oskilki stilki korisnih produktiv Google dostupni lishe za nayavnosti oblikovogo zapisu Google Informacijna panel Google predstavlena v 2009 roci ohoplyuye ponad 20 produktiv ta poslug vklyuchayuchi Gmail Kalendar Dokumenti YouTube tosho sho vidstezhuye vsyu informaciyu bezposeredno pid vlasnim imenem Bezkoshtovnij koristuvackij poshuk Google dostupnij yak dlya privatnih osib tak i dlya velikih kompanij zabezpechuyuchi mozhlivist poshuku dlya okremih vebsajtiv ta keruyuchi korporativnimi sajtami takimi yak New York Times Visokij riven personalizaciyi yakij buv dostupnij u Google zigrav znachnu rol dopomagayuchi zalishatisya najulyublenishoyu poshukovoyu sistemoyu u sviti Odnim iz prikladiv mozhlivosti Google personalizuvati poshuk ye vikoristannya Novin Google Google pidgotuvav svoyi novini shob pokazati vsim dekilka podibnih statej yaki mozhna vvazhati cikavimi ale yak tilki koristuvach prokruchuye storinku vniz mozhna pomititi sho statti novin pochinayut vidriznyatisya Google vrahovuye minuli poshukovi zapiti a takozh misceperebuvannya koristuvacha shob perekonatisya sho miscevi novini potraplyayut do nih pershimi Ce mozhe prizvesti do nabagato legshogo poshuku ta zmenshennya chasu na pereglyad usih novin shob znajti potribnu informaciyu Problema odnak polyagaye v tomu sho duzhe vazhlivu informaciyu mozhna zatrimati oskilki vona ne vidpovidaye kriteriyam vstanovlenim programoyu dlya konkretnogo koristuvacha Ce mozhe stvoriti mihur filtra yak opisano ranishe Cikavim momentom shodo personalizaciyi yaku chasto ignoruyut ye borotba konfidencijnosti ta personalizaciyi Hocha ci dva varianti ne povinni buti vzayemoviklyuchnimi chasto buvaye tak sho koli odne staye bilsh pomitnim ce komprometuye inshe Google nadaye lyudyam bezlich poslug i bagato z cih sluzhb ne vimagayut zboru informaciyi pro lyudinu shob yiyi mozhna bulo nalashtuvati Oskilki z cimi poslugami nemaye zagrozi vtorgnennya v konfidencijnist balans buv shilenij na korist personalizaciyi nad konfidencijnistyu navit koli sprava stosuyetsya poshuku Oskilki lyudi otrimuyut korist vid zruchnosti nalashtuvannya inshih svoyih sluzhb Google voni bazhayut krashih rezultativ poshuku navit yaksho ce vidbuvayetsya shlyahom privatnoyi informaciyi De provesti mezhu mizh informaciyeyu ta kompromisom mizh rezultatami poshuku ce nova teritoriya i Google prijmaye ce rishennya Poki lyudi ne otrimuyut povnovazhen kontrolyuvati informaciyu yaka zbirayetsya pro nih Google ne zahishaye konfidencijnist Populyarnist Google yak poshukovoyi sistemi ta Internet brauzera dozvolila yij nabrati bagato potuzhnosti Yih populyarnist stvorila miljoni imen koristuvachiv yaki vikoristovuvalis dlya zboru velicheznoyi kilkosti informaciyi pro lyudej Google mozhe vikoristovuvati rizni metodi personalizaciyi taki yak tradicijnij socialnij geografichnij IP adresa brauzer fajli cookie chas dobi rik povedinka istoriya zapitiv zakladki tosho Hocha personalizaciya rezultativ poshuku Google na osnovi togo sho koristuvachi shukali ranishe mozhe mati svoyi perevagi ale ce maye negativni naslidki Za dopomogoyu ciyeyi informaciyi Google virishiv uvijti v inshi sektori yakimi vin volodiv napriklad video obmin dokumentami pokupki karti ta bagato inshogo Google zrobiv ce spryamuvavshi shukachiv na vlasni poslugi sho proponuyutsya na vidminu vid inshih takih yak MapQuest Za dopomogoyu personalizaciyi poshuku Google podvoyiv svoyu chastku rinku video priblizno do visimdesyati vidsotkiv Legalne viznachennya monopoliyi ce koli firma otrimuye kontrol vid semi desyati do visimdesyati vidsotkiv rinku Google posiliv cyu monopoliyu stvorivshi znachni bar yeri dlya vhodu taki yak manipulyuvannya rezultatami poshuku shob pokazati vlasni poslugi Ce dobre vidno z togo sho Karti Google ce pershe sho zobrazhayetsya u bilshosti poshukovih zapitiv Analitichna firma Experian Hitwise zayavila sho z 2007 roku cherez ce MapQuest skorotiv obsyagi napolovinu Inshi statistichni dani priblizno za toj zhe chas vklyuchayut Photobucket sho perevishuye vid dvadcyati vidsotkiv chastki rinku do lishe troh vidsotkiv Myspace vid dvanadcyati vidsotkiv chastki rinku do mensh nizh odnogo vidsotka ta ESPN vid vosmi vidsotkiv do chotiroh vidsotkiv chastki rinku Sho stosuyetsya zobrazhen Photobucket zrosla z 31 u 2007 roci do 10 u 2010 roci a Yahoo Images z 12 do 7 Staye ochevidnim sho spad cih kompanij vidbuvsya cherez zbilshennya chastki rinku vid Google z 43 u 2007 roci do priblizno 55 u 2009 roci Mozhna skazati sho Google ye bilsh dominantnim oskilki voni nadayut krashi poslugi Odnak kompaniya Experian Hitwise takozh stvorila grafiki sho pokazuyut chastku rinku priblizno p yatnadcyati riznih kompanij odnochasno Ce bulo zrobleno dlya kozhnoyi kategoriyi z urahuvannyam chastki rinku fotografij video poshuku produktiv tosho Grafik poshuku tovaru ye dostatnim svidchennyam vplivu Google oskilki yih kilkist za misyac zrosla z 1 3 miljona unikalnih vidviduvachiv do 11 9 unikalnih vidviduvachiv Take zrostannya mozhe vidbutisya lishe zi zminoyu procesu Zreshtoyu ye dvi spilni temi z usima cimi grafikami Po pershe chastka rinku Google maye pryamo zvorotne vidnoshennya do chastki rinku providnih konkurentiv Po druge ce pryamo zvorotne spivvidnoshennya pochalosya priblizno u 2007 roci tobto priblizno v toj chas koli Google pochav vikoristovuvati svij metod Universalnij poshuk Odniyeyu z najvazhlivishih perevag personalizovanogo poshuku ye pidvishennya yakosti rishen yaki prijmayut spozhivachi Internet zrobiv transakcijni vitrati na otrimannya informaciyi znachno nizhchimi nizh bud koli Odnak zdatnist lyudini obroblyati informaciyu znachno ne rozshirilasya Zitknuvshis z velicheznoyu kilkistyu informaciyi spozhivachi potrebuyut skladnogo instrumentu yakij dopomozhe yim prijmati yakisni rishennya Dva doslidzhennya vivchali efekti personalizovanih instrumentiv skriningu ta zamovlennya i rezultati pokazuyut pozitivnu korelyaciyu mizh personalizovanim poshukom ta yakistyu rishen spozhivachiv Pershe doslidzhennya provela Kristin Dil z Universitetu Pivdennoyi Karolini Yiyi doslidzhennya viyavilo sho zmenshennya vartosti poshuku prizvelo do znizhennya yakosti viboru Prichinoyu cogo vidkrittya bulo te sho spozhivachi roblyat girshij vibir oskilki menshi vitrati na poshuk zmushuyut yih rozglyadati nepovnocinni varianti Ce takozh pokazalo sho yaksho spozhivachi mayut na uvazi konkretnu metu voni budut prodovzhuvati svij poshuk sho prizvede do she girshogo rishennya Doslidzhennya Dzheralda Haublya z Albertskogo universitetu ta Benedikta G K Dellaerta z Maastrihtskogo universitetu golovnim chinom zoseredzhuvalosya na sistemah rekomendacij Obidva doslidzhennya dijshli visnovku sho personalizovana sistema poshuku ta rekomendacij znachno pokrashila yakist rishen spozhivachiv ta zmenshila kilkist perevirenih tovariv ModeliPersonalizovanij poshuk nabuvaye populyarnosti zavdyaki popitu na bilsh relevantnu informaciyu ta tomu sho bilshist lyudej dijsno mogli b vikoristovuvati pevnu osobistu informaciyu taku yak personalizovanij poshuk Doslidzhennya pokazali nizkij riven uspihu sered osnovnih poshukovih sistem u nadanni vidpovidnih rezultativ u 52 iz 20 000 zapitiv poshukovci ne znajshli vidpovidnih rezultativ u dokumentah yaki Google povernuv Personalizovanij poshuk mozhe znachno pokrashiti yakist poshuku i golovnim chinom ye dva shlyahi dosyagnennya ciyeyi meti Persha dostupna model bazuyetsya na istorichnih poshukovih zapitah koristuvachiv ta miscyah poshuku Lyudi mabut znajomi z ciyeyu modellyu oskilki voni chasto znahodyat rezultati sho vidobrazhayut yihnye potochne misceznahodzhennya ta poperedni poshuki Isnuye she odin sposib personalizaciyi rezultativ poshuku U roboti Bracha Shapiri ta Boaza Zabara Personalizovanij poshuk integraciya spivpraci ta socialnih merezh Shapira ta Zabar zoseredilisya na modeli yaka vikoristovuye sistemu rekomendacij Cya model pokazuye rezultati inshih koristuvachiv yaki shukali podibni klyuchovi slova Avtori doslidili poshuk za klyuchovimi slovami sistemu rekomendacij ta sistemu rekomendacij iz socialnoyu merezheyu yaka pracyuye okremo ta porivnyuyut rezultati z tochki zoru yakosti poshuku Rezultati pokazuyut sho personalizovana poshukova sistema z sistemoyu rekomendacij daye rezultati krashoyi yakosti nizh standartna poshukova sistema i sho sistema rekomendacij iz socialnoyu merezheyu navit pokrashuyetsya bilshe Nedavnya stattya Personalizaciya poshuku z vbudovanimi programami pokazuye sho nova model vbudovuvannya dlya personalizaciyi poshuku de koristuvachi vbudovani v aktualnij prostir interesiv daye krashi rezultati poshuku nizh silni modeli yaki navchayutsya do ranzhuvannya NedolikiHocha isnuyut zadokumentovani perevagi vprovadzhennya personalizaciyi poshuku isnuyut takozh argumenti proti yiyi vikoristannya Osnovoyu cogo argumentu proti jogo vikoristannya ye te sho vin obmezhuye rezultati poshuku koristuvachiv Internetu materialom yakij vidpovidaye interesam ta istoriyi koristuvachiv Ce obmezhuye mozhlivist koristuvachiv potraplyati do materialiv yaki mali b vidnoshennya do poshukovogo zapitu koristuvacha ale cherez te sho chastina cogo materialu vidriznyayetsya vid interesiv ta istoriyi koristuvacha material ne vidobrazhayetsya koristuvachevi Personalizaciya poshuku vivodit ob yektivnist iz poshukovoyi sistemi i pidrivaye sistemu Ob yektivnist malo znachennya koli ti znayesh sho shukayesh ale yiyi vidsutnist ye problematichnoyu koli ti cogo ne robish Insha kritika personalizaciyi poshuku polyagaye v tomu sho vona obmezhuye osnovnu funkciyu Internetu zbir ta obmin informaciyeyu Personalizaciya poshuku zavazhaye koristuvacham legko otrimati dostup do vsiyeyi mozhlivoyi informaciyi dostupnoyi dlya konkretnogo poshukovogo zapitu Personalizaciya poshuku dodaye uperedzhenosti poshukovim zapitam koristuvacha Yaksho koristuvach maye pevnij nabir interesiv chi istoriyu Internetu i vikoristovuye Internet dlya doslidzhennya spirnoyi problemi rezultati poshuku koristuvacha vidobrazhatimut ce Koristuvach mozhe ne mati oboh storin pitannya ta propustiti potencijno vazhlivu informaciyu yaksho interesi koristuvacha shilyayutsya do tiyeyi chi inshoyi storoni Doslidzhennya provedene shodo personalizaciyi poshuku ta jogo vplivu na rezultati poshuku v Google News prizvelo do togo sho rizni koristuvachi generuvali rizni zamovlennya novin navit nezvazhayuchi na te sho kozhen koristuvach vvodiv odnakovij poshukovij zapit Za slovami Bejtsa lishe 12 poshukachiv mali odnakovi tri istoriyi v odnakovomu poryadku Dlya mene ce pidtverdzhennya prima facie togo sho vidbuvayetsya filtraciya Yaksho personalizaciya poshuku ne bula aktivnoyu teoretichno vsi rezultati mali b buti odnakovimi istoriyami v odnakovomu poryadku She odnim nedolikom personalizaciyi poshuku ye te sho taki internet kompaniyi yak Google zbirayut ta potencijno prodayut Internet interesi ta istoriyi svoyih koristuvachiv inshim kompaniyam Ce porushuye pitannya konfidencijnosti shodo togo chi priyemno lyudyam pracyuvati z kompaniyami yaki zbirayut ta prodayut svoyu Internet informaciyu bez yihnoyi zgodi chi vidoma Bagato koristuvachiv Internetu ne znayut pro vikoristannya personalizaciyi poshuku i she menshe znayut sho dani koristuvachiv ye cinnim tovarom dlya internet kompanij Sajti yaki jogo vikoristovuyutE Parizer avtor filtru Bulbashok poyasnyuye yak isnuyut vidminnosti yaki personalizaciya poshuku maye yak u Facebook tak i v Google Facebook realizuye personalizaciyu koli jdetsya pro kilkist rechej yakimi lyudi dilyatsya i yaki storinki yim podobayutsya Socialna vzayemodiya lyudini profil yakoyi voni vidviduyut najbilshe z kim voni spilkuyutsya chi spilkuyutsya ce vsi pokazniki yaki vikoristovuyutsya koli Facebook vikoristovuye personalizaciyu Zamist togo sho podilyayut lyudi ye pokaznikom togo sho vidfiltrovano Google vrahovuye te sho mi natiskayemo shob vidfiltruvati te sho z yavlyayetsya pid chas nashih poshukiv Krim togo poshukovi zapiti u Facebook ne obov yazkovo taki privatni yak poshukovi v Google Facebook zaluchaye bilshe gromadskosti a koristuvachi dilyatsya tim sho hochut bachiti inshi lyudi Navit pid chas poznachennya fotografij Facebook vikoristovuye personalizaciyu ta rozpiznavannya oblichchya yaki avtomatichno priznachayut im ya osobi Knopka Facebook na kshtalt vikoristovuye svoyih koristuvachiv dlya vlasnoyi personalizaciyi vebsajtu Te yaki publikaciyi koristuvach komentuye abo yim podobayetsya povidomlyaye Facebook yakij tip publikacij vin bude zacikavlenij u majbutnomu Na dodatok do cogo ce dopomagaye yim peredbachiti yakij tip publikacij voni budut komentuvati dilitisya abo spamuvati v majbutnomu Prognozi ob yednani razom shob otrimati odin pokaznik vidpovidnosti yakij dopomagaye Facebook virishiti sho vam pokazati a sho vidfiltruvati U 2016 roci Facebook predstaviv reakciyi Love Thankful Haha Wow Sad and Angry na dodatok do togo sho spodobavsya dopis Facebook diznavsya sho bud yaka reakciya yaka zalishayetsya na dopis ye vagomim pokaznikom togo sho koristuvach buv zacikavlenij u cij publikaciyi bilshe nizh bud yaki inshi spodobalisya publikaciyi Facebook pochinaye zvazhuvati reakciyi tak samo yak i lajki Otzhe navit yaksho vi zalishite gnivnu reakciyu na dopis Facebook vidobrazhatime dopisi u strichci koristuvacha oskilki koristuvach viyaviv do cogo interes Sho stosuyetsya Google koristuvacham nadayutsya shozhi vebsajti ta resursi na osnovi togo na sho voni spochatku natiskayut Isnuyut navit inshi vebsajti yaki vikoristovuyut taktiku filtruvannya shob krashe dotrimuvatisya vpodoban koristuvachiv Napriklad Netflix takozh sudit z istoriyi poshuku koristuvachiv shob zaproponuvati filmi yaki mozhut yih zacikaviti v majbutnomu Isnuyut taki sajti yak Amazon a osobisti magazini takozh vikoristovuyut istoriyu inshih lyudej shob krashe zadovolniti yihni interesi Twitter takozh vikoristovuye personalizaciyu proponuyuchi inshim lyudyam pidpisatisya Krim togo vihodyachi z togo za kim hto pidpisuyetsya tvituye ta retvituye na sajti Twitter vidfiltrovuye propoziciyi najbilsh aktualni dlya koristuvacha LinkedIn personalizuye rezultati poshuku na dvoh rivnyah Federalnij poshuk LinkedIn vikoristovuye namir koristuvacha personalizuvati vertikalnij poryadok Napriklad dlya togo samogo zapitu yak inzhener programist zalezhno vid togo chi shukach maye najm chi namir shukati robotu jomu abo yij podayut lyudej abo robochi miscya yak osnovnu vertikal U mezhah kozhnoyi vertikali napriklad poshuk lyudej rejting rezultativ takozh personalizuyetsya beruchi do uvagi shozhist ta socialni vidnosini mizh poshukovimi osobami ta rezultatami Mark Cukerberg zasnovnik Facebook vvazhav sho lyudi mayut lishe odnu osobistist E Parizer stverdzhuye sho ce absolyutno nepravda a personalizaciya poshuku ce lishe she odin sposib dovesti sho ce nepravda Hocha personalizovanij poshuk mozhe zdatisya korisnim vin ne duzhe tochno vidobrazhaye bud yaku osobu Buvayut vipadki koli lyudi takozh shukayut rechi ta dilyatsya nimi shob pokrashiti sebe Napriklad htos mozhe shukati ta dilitisya politichnimi stattyami ta inshimi intelektualnimi stattyami Ye bagato sajtiv yaki vikoristovuyutsya dlya riznih cilej sho ne stanovlyat odnu lyudinu osobistist vzagali ale dayut nepravilni uyavlennya zamist cogo Internet magaziniTaki poshukovi sistemi yak Google ta Yahoo vikoristovujte personalizovanij poshuk shob zaluchiti mozhlivih kliyentiv do produktiv yaki vidpovidayut yih peredbachuvanim bazhannyam Na osnovi velikoyi kilkosti zibranih danih sho agreguyutsya za dopomogoyu vebklikiv poshukovi sistemi mozhut vikoristovuvati personifikovanij poshuk dlya rozmishennya reklami yaka mozhe viklikati interes u lyudini Zastosuvannya personalizovanogo poshuku mozhe dopomogti spozhivacham shvidshe znajti te sho voni hochut a takozh dopomozhe pidibrati tovari ta poslugi privatnim osobam na bilsh specializovanih ta abo nishevih rinkah Bagato z cih produktiv abo poslug sho prodayutsya za dopomogoyu personalizovanih rezultativ v Interneti z velikim trudom prodavatimutsya u ceglyanih magazinah Taki tipi tovariv ta poslug nazivayutsya predmetami z dovgim hvostom Zastosuvannya personalizovanogo poshuku dozvolyaye shvidshe vidkriti tovari ta poslugi dlya spozhivachiv ta zmenshuye kilkist neobhidnih reklamnih groshej vitrachenih na ohoplennya cih spozhivachiv Krim togo vikoristannya personalizovanogo poshuku mozhe dopomogti kompaniyam viznachiti yakim osobam slid proponuvati onlajn kodi kuponiv na yihni tovari ta abo poslugi Vidstezhuyuchi chi pereglyanuv fizichna osoba yih vebsajt rozglyadav mozhlivist pridbannya tovaru chi ranishe zdijsniv pokupku kompaniya mozhe rozmishuvati reklamu na inshih vebsajtah shob ohopiti cogo konkretnogo spozhivacha namagayuchis zmusiti yih zrobiti pokupku Okrim dopomogi spozhivacham ta biznesu u poshuku odin odnogo poshukovi sistemi sho zabezpechuyut personalizovanij poshuk prinosyat veliku korist Chim bilshe danih bude zibrano pro osobu tim bilsh personalizovanimi budut rezultati Svoyeyu chergoyu ce dozvolyaye poshukovim sistemam prodavati bilshe reklami tomu sho kompaniyi rozumiyut sho u nih bude krasha mozhlivist prodavati privatnim osobam iz visokim vidsotkom nizh serednim ta nizkim Cej aspekt personalizovanogo poshuku viklikaye gniv u bagatoh vchenih takih yak Vilyam Badke ta Eli Parizer oskilki voni vvazhayut sho personalizovanij poshuk zumovlenij bazhannyam zbilshiti dohodi vid reklami Krim togo voni vvazhayut sho personalizovani rezultati poshuku chasto vikoristovuyutsya shob sponukati lyudej koristuvatisya produktami ta poslugami sho proponuyutsya pevnoyu poshukovoyu sistemoyu abo bud yakoyu inshoyu kompaniyeyu yaka spivpracyuye z nimi Napriklad Google yakij zdijsnyuye poshuk u bud yakij kompaniyi sho maye prinajmni odne ceglyane roztashuvannya zaproponuye kartu sho vidobrazhaye najblizhche misceznahodzhennya kompaniyi za dopomogoyu servisu Google Maps yak pershij rezultat zapitu Dlya togo shob vikoristovuvati inshi kartografichni poslugi taki yak MapQuest koristuvachevi dovedetsya glibshe zaglibitisya v rezultati Inshij priklad stosuyetsya bilsh rozmitih zapitiv Poshuk slova vzuttya za dopomogoyu poshukovoyi sistemi Google zaproponuye kilka ogoloshen vzuttyevim kompaniyam yaki platyat Google za posilannya na svij vebsajt yak pershij rezultat na zapiti spozhivachiv Spisok literaturiPitokow James Hinrich Schutze Todd Cass Rob Cooley Don Turnbull Andy Edmonds Eytan Adar Thomas Breuel 2002 Personalized search Communications of the ACM 45 9 50 55 doi 10 1145 567498 567526 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite conference title Shablon Cite conference cite conference a Porozhnye posilannya na dzherelo dovidka Remerowski 2013 National Geographic Inside Google Simpson Thomas 2012 Evaluating Google as an epistemic tool Metaphilosophy 43 4 969 982 doi 10 1111 j 1467 9973 2012 01759 x Ma Z Pant G Sheng O 2007 Interest based personalized search ACM Transactions on Information Systems 25 5 5 es CiteSeerX 10 1 1 105 9203 doi 10 1145 1198296 1198301 Frias Martinez E Chen S Y Liu X 2007 Automatic cognitive style identification of digital library users for personalization Journal of the Association for Information Science and Technology 58 2 237 251 CiteSeerX 10 1 1 163 6533 doi 10 1002 asi 20477 Chirita P Firan C Nejdl W 2006 Summarizing local context to personalize global Web search SIGIR 287 296 Dou Z Song R Wen J R 2007 A large scale evaluation and analysis of personalized search strategies s 581 590 doi 10 1145 1242572 1242651 ISBN 9781595936547 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite book title Shablon Cite book cite book a Proignorovano journal dovidka Shen X Tan B Zhai C X 2005 Implicit user modeling for personalized search CIKM 824 831 Sugiyama K Hatano K Yoshikawa M 2004 Adaptive web search based on user profile constructed without any effort from the user WWW 675 684 Teevan J Dumais S T Horvitz E 2005 PDF SIGIR 415 422 Arhiv originalu PDF za 16 chervnya 2020 Procitovano 12 sichnya 2021 Crook Aidan and Sanaz Ahari Bing Arhiv originalu za 14 bereznya 2011 Procitovano 14 bereznya 2011 Sullivan Danny 9 listopada 2012 Arhiv originalu za 23 kvitnya 2014 Procitovano 21 kvitnya 2014 Ha Thuc Viet Sinha Shakti 2016 Learning to Rank Personalized Search Results in Professional Networks ACM s 461 462 arXiv 1605 04624 doi 10 1145 2911451 2927018 ISBN 9781450340694 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite book title Shablon Cite book cite book a Proignorovano journal dovidka Briggs Justin 24 chervnya 2013 Arhiv originalu za 23 kvitnya 2014 Procitovano 21 kvitnya 2014 E Pariser 2011 PDF Arhiv originalu PDF za 28 grudnya 2013 Smyth B 2007 Adaptive Information Access Personalization And Privacy International Journal of Pattern Recognition amp Artificial Intelligence 21 2 183 205 doi 10 1142 S0218001407005363 PDF Consumer Watchdog 2 chervnya 2010 Arhiv originalu PDF za 25 kvitnya 2014 Procitovano 27 kvitnya 2014 Wai Tin Kenneth Dik Lun L 2010 Deriving concept based user profiles from search engine logs IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 22 7 969 982 CiteSeerX 10 1 1 150 1496 doi 10 1109 tkde 2009 144 SEO Optimizers 4 bereznya 2009 Arhiv originalu za 15 chervnya 2013 Procitovano 27 lyutogo 2013 Mattison D 2010 Time Space And Google Toward A Real Time Synchronous Personalized Collaborative Web Searcher 20 31 Jackson Mark 18 listopada 2008 Arhiv originalu za 30 kvitnya 2014 Procitovano 29 kvitnya 2014 Harry David 19 zhovtnya 2011 Arhiv originalu za 30 kvitnya 2014 Procitovano 29 kvitnya 2014 TRAFFIC REPORT How Google is Squeezing out Competitors and Muscling into New Markets PDF ConsumerWatchDog org Procitovano 29 kvitnya 2014 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite web title Shablon Cite web cite web a Obslugovuvannya CS1 Storinki z parametrom url status ale bez parametra archive url posilannya Diehl K 2003 Personalization and Decision Support Tools Effects on Search and Consumer Decision Making Advances in Consumer Research 30 1 166 169 Coyle M Smyth B 2007 Information recovery and discovery in collaborative web search Advances in Information Retrieval Lecture Notes in Computer Science s 356 367 doi 10 1007 978 3 540 71496 5 33 ISBN 978 3 540 71494 1 Shapira B Zabar B 2011 Personalized search Integrating collaboration and social networks Journal of the American Society for Information Science and Technology 62 1 146 160 doi 10 1002 asi 21446 Simpson Thomas W 2012 Evaluating Google As An Epistemic Tool Metaphilosophy 43 4 426 445 doi 10 1111 j 1467 9973 2012 01759 x Bates Mary Ellen 2011 Is Google Hiding My News Online 35 6 64 You Have Reached a 404 Page Slate amer 22 veresnya 2013 ISSN 1091 2339 Procitovano 24 travnya 2017 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite news title Shablon Cite news cite news a Obslugovuvannya CS1 Storinki z parametrom url status ale bez parametra archive url posilannya wallaroomedia com amer Arhiv originalu za 14 serpnya 2018 Procitovano 24 travnya 2017 Badke William February 2012 Personalization and Information Literacy Online 36 1 47 Consumer Watchdog

Дата публікації:
Топ