未来学家尼葛诺庞蒂说过，“比特”将代替原子成为互联网数字时代的基因。用“爆炸”一词来形容信息时代的迅猛发展绝不为过。上个世纪90年代，WEB1.0时代搜索引擎才刚刚进入我们的视线，一转眼我们已经被WEB2.0的社交媒体为首的交互式传播所包围，而在大数据、云计算盛行的今天，智能化已经成为我们即将来临的WEB3.0时代的标签。信息成为生活的必须，我们很难想象没有了搜索引擎的入口，将给我们的生活带来多大的不便。而搜索引擎有什么诀窍，在日星月异的科技发展中历久弥坚?

　　现代人群获得知识最便利获取信息和知识的方式就是搜索关键字。对于中国网民来讲，“百度一下”已经成为一种潜在的生活习惯，通过关键字检索，获得相关信息。那智能化的搜索引擎究竟是什么样的呢?后面隐藏着怎么样的技术呢?今天让小编来为你揭开这层神秘的面纱。

　　“知识图谱”为你贴心构建完整的信息关系网

　　首先，我们来做一个实验。打开百度，输入“韩寒”，你不仅会看到百度百科对他的详细介绍，以及他新浪微博的最新动态，还有门户网站对韩寒的最新的报道，以及韩寒贴吧和专辑等的链接。这样的多产品的搜索聚合，把垂直领域的相关信息一网打尽。细心的你一定还发现了，在网页的右侧，出现了与“韩寒”相关的人物链接。除了“国民岳父”的好女儿韩小野，《上海绝恋》中的虐恋情人郭小四，以及水火不容的仇人“方舟子”的链接外，还有老婆金丽华以及传说中的“秘密情人”赵卓娜。如此贴心的智能化服务，不禁让坐在电脑前的八卦人儿会心一笑。

　　这种以用户为中心的精准化搜索与服务，后面隐藏的技术称为“知识图谱数据分析技术”。知识图谱(MappingKnowledgeDomain)是指用可视化技术来发现、描述、分析以及最终展示数据或文本之间的相互关系。在海量数据挖掘的今天，需要有高速有效精准的算法，将杂乱无章的数据进行分类梳理，并通过可视化技术把结果展示出来。这样一来，复杂的知识体系通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，关系网越来越完善，和用户的互动也越来越强。

　　这样一来，在垂直搜索的基础上，在水平面上也铺开了一张大网，满足不同用户的各种需求。

　　基于“知识图谱数据分析”的智能化算法比拼

　　智能化时代，算法要求是越精确越好，特别是以简单可靠为文化宗旨的百度来说，精益求精是激励百度不断完善的目标。对于完美技术的追求，对于创新因子的渴望，是百度一直在努力的方向。

　　“百度知识图谱数据分析竞赛”已经近日启动，旨在寻找到更加精确的匹配算法，完善知识图谱分析，创造完美的用户体验，这将是技术达人们的一次盛会。在有趣的比赛方式下，达人们只需要完成百度给出的两个任务，并根据任务要求设计出一套算法，精确高效地达到任务目标。

　　任务一是实体相似度计算，也就是说杂乱的数据间，怎么样找出实体间的相似性和关联信息。达人们需要根据实体对应的描述，配对有关联的实体。例如：“韩寒”、“郭敬明”、“田亮”，“韩寒”和“郭敬明”是一对，因为他俩都是作家;“韩寒”和“田亮”是一对，他俩都是“国民岳父”;但“郭敬明”和“田亮”没有相似点，无法配对。任务二需要达人们不仅要挖掘出有关联的实体，还要推理他们的关系，算法越准确，得分率越高。如挖掘出“韩寒”、“韩小野”两个关联实体，进而推理出他们是“父女关系”。

　　智能化时代的新生活方式

　　文本当然不止文字一种载体，针对于图片匹配、语义识别等识图技术，也在智能化领域应用繁多，在这个人人都有照相机和麦克风的时代，图片成为一种传播的主要文本。特别是以图识图的功能，大大丰富了人们获取信息的渠道。在江苏卫视《最强大脑》有达人快速分辨照片中的人脸特点，作出分类判断，而“识图”算法也将智能化高效地完成这一任务，完成人机“最强交互”。

　　在比特时代，人人都在谈大数据。真正有意义的是隐藏在数据背后的关系。WEB3.0时代的智能搜索，关键在于定位精准，如何能通过关键字或者特征图，找到用户心仪的目标，如何以小见大。

　　我们将进入智能时代，同时也将进入一个达人和“创客”汇聚的平等、自由的思想碰撞的时代。我们庆幸地看到MOOC的发展和以“百度开放研究”社区为主的技术达人们汇集的平台在飞速发展。

　　也许，有了达人们的新算法，在WEB3.0的智能搜索时代，我们应该重新来讲述盲人摸象的故事：从前有个盲人，他摸到了一个类似尾巴的东西，百度一下，他知道了自己摸的是头大象。