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随着Facebook的流行，社交网络平台和应用成为互联网的主流，社交网络平台强调用户之间的联系和交互，这对传统的搜索技术提出了新的挑战。
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传统搜索技术强调搜索结果和用户需求的相关性，社会化搜索除此以外还为用户提供更准确、更值得信任的搜索结果。对于某个搜索结果，传统的结果可能成千上万，但用户社交网络内其他用户发布的信息、点评或验证过的信息则更值得信赖，这是与用户的心理密切相关的。
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微博等个人媒体平台对搜索引擎的实时性要求日益增高，这也是搜索引擎未来的一个发展方向。实时搜索最突出的特点是时效性强，越来越多的突发事件首次发布在微博上，实时搜索的核心就是“快”，用户发布的信息在第一时间就能被搜索引擎搜索到。
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个性化搜索的核心是根据用户的网络行为建立一套准确的个人兴趣模型。而要想建立这样一套模型，就需要收集与用户相关的信息，包括用户搜索历史、点击记录、浏览过的网页、用户的E-mail信息、用户的收藏夹信息、用户发布过的信息、博客、微博等内容，可以从这些信息中提取出用户的个人兴趣关键词信息。
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为不同用户提供个性化的搜索结果是搜索引擎的发展趋势，但现有技术还有很多问题，例如个人隐私的泄露，而且用户的兴趣会不断变化，过于依赖历史信息可能无法反映用户的兴趣变化。
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目前，很多手机已经具有GPS应用了，这是基于地理位置感知的搜索，而且可以通过陀螺仪等设备感知用户的朝向，这种信息可以为用户提供准确的地理位置服务以及相关的搜索服务。目前此类应用已经大行其道，例如手机地图App。
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跨语言搜索是指用一种提问语言检索出用另一种语言书写的信息，也就是一种跨越语言界限进行检索的方法。
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如何将中文的用户查询翻译为英文查询，目前主流的方法有三种：机器翻译、双语词典查询和双语语料挖掘方法。对于一个全球性的搜索引擎来说，具备跨语言搜索功能是必然的发展趋势，而其基本的技术路线一般会采用查询翻译和网页的机器翻译这两种技术手段。这方面做得最好的是谷歌，谷歌目前已经支持多种语言之间的跨语言搜索。
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情境搜索融合了多项技术，上面介绍的社会化搜索、个性化搜索、地理位置感知搜索等都是支持情境搜索的，目前谷歌正在大力提倡这一概念。情境搜索就是指能够感知人与人所处的环境，针对“此时、此地、此人”建立模型，试图理解用户查询的目的，根本目标还是理解人的信息需求。例如某个用户在苹果专卖店附近发出“苹果”这个搜索请求，基于地理位置感知及用户的个性化模型，搜索引擎就有可能认为这个查询是针对苹果公司的产品，而并非对水果的需求。
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