אחד הפתרונות לתוצאות רלוונטיות יותר במנועי חיפוש הוא  הפרסונליזציה – התאמת תוצאות החיפוש למשתמש.

לעתים יש שאילתות מורכבות  או שאילתות בהן למונחי החיפוש יש כמה משמעויות והבעיה היא להציג תוצאות רלוונטיות לשאילתה  . כך למשל אילו תוצאות ידורגו בראש התוצאות כאשר המשתמש מחפש את המונח יגואר  – האם תוצאות של יגואר במשמעות יגואר החיה , המחשב או המכונית

אחת הפתרונות לתוצאות רלוונטיות יותר במנועי חיפוש הוא  הפרסונליזציה – התאמת תוצאות החיפוש למשתמש. שיטת הפרסונליזציה שמושתתת על התאמת התוצאות לפרופיל של משתמש לא תמיד יעילה שכן אותו משתמש יכול לחפש מונח מסוים בפעמים שונות בהקשרים שונים. מכאן החשיבות של פרסונליזציה בזמן אמת. פרסונליזציה בזמן אמת יכולה להתבסס על הקלקה על תוצאות החיפוש.

מנועי חיפוש ניסו תמיד לזהות דפוסי התנהגות  בכול הקשור להקלקה על תוצאות החיפוש .אך  טכניקות אלה היו גלובליות ולא אישיות.  כך למשל אם דפוס ההקלקה  השכיח ביותר היה בהקשר מסוים,  אותו  הקשר הוצג בפני רוב או כול המשתמשים

החוקרים באוניברסיטת צפון קרוליינה פתחו  שיטה חדשה לפרסונליזציה של תוצאות החיפוש  שמותאמת למשתמש ספציפי בזמן אמת .

על פי שיטה זו נבדקים החיפושים האחרונים של המשתמש  והמונחים הקשורים למונחי השאילתה. כך למשל אם חיפוש קודם של משתמש ספציפי כלל את המונח  "שימור"  הוא יהיה קשור גם עם מונחים כגון חיות, חיות בר, גני חיות  ולכן בתוצאות החיפוש הראשונות של המונח יגואר  תוצג החיה ולא המחשב  או המכונית .  שיטה זו  פותחה כבר לפני שנה אבל מאחר והשיטה  גוזלת הרבה משאבי מחשב  ניתן היה ליישמה על מספר קטן יחסית של משתמשים בו זמנית. השנה  במקביל לשימוש בשיטה זו  פותחו גם שיטות אינדוקס וארכיטקטורות חדשות לארגון האינדקסים באופן שהשיטה תומכת  במספר גדול יותר של   משתמשים בו זמניים  .

נייר העבודה שמציג את השיטה  “Personalizing Search: A Case for Scaling Concurrency in Multi-Tenant Semantic Web Search Systems,”

הוצג בכנס  2013 IEEE International Conference on Big Data   שנערך ב-6-9 באוקטובר ב- Santa Clara, Calif

לכתבה בנושא