More Intelligent Web

Для читателей блога поясню, что рекомендации отличаются от классического поиска тем, что вам выдаются не результаты, собираемые поисковыми роботами, а ответы других пользователей сети на ваш запрос. То есть если кто-то искал информацию по запросу «Как приготовить пирог?», и другой пользователь исчерпывающе ответил на это, то если вы тоже напишите запрос «Как приготовить пирог?» то получите автоматически исчерпывающий ответ, подготовленный другим пользователем. (замороченный пример, конечно, но проще не могу придумать).

Рекоммендации.

Как логически вытекает из первой части статьи, где рассматривался феномен открытой информации, для будущего будет характерен просто гигантский ее объем, намного больше возможностей и опций для контента и пользователей, чем сегодня. Естественно, что это еще больше увеличит наши шансы потеряться в этом бурном море. Начиная от последних введений в Google Reader функции рекоммендации и расшаривания новостей вашим контактам в GMail, и заканчивая невероятной влиятельностью сервисов Last.fm, StumbleUpon – всем ясно, что без систем рекоммендаций нам уже не обойтись. Доктор Rick Hangartner, ведущий исследователь системы рекоммендаций MyStrands, выделяет следующее насчет отношений между поисковыми системами и специализированными системами рекоммендаций.

Поисковые системы в ближайшем будущем стремительно начнут интегрировать элементы технологий рекоммендаций, чтобы правильно отвечать за запросы типа «Что такое…?», «Я ищу…» и т.д. Но если думать о более продолжительном периоде времени, то индустрия рекоммендаций будет расти с невероятной скоростью и возможно будет более влиятельной чем современная поисковая индустрия (потому что рекоммендации рано или поздно охватят всю Сеть).

Следить за новостями в этой области вы можете подписавшись всего на одну ленту новостей.