意圖搜索最早起源于互聯(lián)網行業(yè)搜索引擎工具，隨著互聯(lián)網信息量的不斷增加，能夠快速、準確地查找信息越來越困難，主要原因是搜索引擎不能理解用戶的真實查詢意圖，因而機器學習如遺傳算法、BP神經網絡法等在這方面的應用研究快速地被引起關注。
LamWai 就利用基于事例的機器學習和查詢反饋技術實現(xiàn)了文本的自動分類并用于文本檢索,實驗證明了其優(yōu)越性。Mandala Rila 采用加權方法從多類信息中實現(xiàn)查詢擴展，以及Chakrabarti 探討的基于矩陣代數(shù)的主題提取算法、組合詞匯和索引文本等特征提取都是這方面的努力。但目前最有前景的是Doug Lenat 研制的搜索系統(tǒng), 通過建立常識庫和推理機來與用戶交談, 進而實現(xiàn)對用戶真正意圖的理解。
知識工程之父Feigenbaum稱贊他開創(chuàng)了查詢的“語義時代”(TheAge of Semantics)。但前提是要建立一個龐大的百科全書常識庫，這是非常困難的，而且也不分析用戶的潛在意圖。構造龐大知識庫的一種方法是從網絡上自動構造, Craven 和Lesser 提出了信息獲取的系統(tǒng)原理, 知識庫的結構和實現(xiàn)方法。Choi 則實現(xiàn)了一種具體的自動構造系統(tǒng),其可從網上發(fā)現(xiàn)文本并歸入本地數(shù)據庫供查詢, 它相當于智能代理。Alsaffa 做了類似的探索, 利用專家系統(tǒng)在用戶喜歡的表達和系統(tǒng)要求的表達之間實現(xiàn)自動轉換。意圖搜索正在基于這些技術之上實現(xiàn)了智能化的自動搜索。雖然意圖搜索起源于互聯(lián)網行業(yè)，但是目前已經被廣泛用于其它行業(yè)，例如在安防行業(yè)與物聯(lián)網技術緊密結合。
意圖搜索與安防行業(yè)的結合
2014年發(fā)生的震驚全球的“馬航失聯(lián)”事件牽動了無數(shù)中國人的心，泛太平洋各國均提供了大量幫助用于搜索失聯(lián)航班，但是由于搜索方式千奇萬種、信息達到海量級別、信息來源不連續(xù)性等多種問題，導致搜索遲遲沒有結果。仔細分析搜索方式，可以發(fā)覺這類型的搜索形式其實與互聯(lián)網行業(yè)的搜索引擎意圖搜索有相似之處，相似點在于都需要對數(shù)據進行收集、甄別、過濾、分類、整合，都不是一個單一的行動，而是一整套連貫的過程。
物聯(lián)網行業(yè)本身由于傳感器的多種多樣導致數(shù)據形式多樣性、信息海量性等特征，如果大數(shù)據環(huán)境下還是采用過去的全文檢索方式進行單一化搜索，未來一定無法滿足用戶的智能化需求。針對這一挑戰(zhàn)，2014中國大數(shù)據峰會上中國工程院吳曼青院士發(fā)表了名為“存在就有痕跡，聯(lián)系就有信息，反恐環(huán)境下大數(shù)據的意圖搜索”的專題演講，吳院士以眾多美國案例為引，描述了新時代反恐行動應用的特性：法律保障、以人為核心、高技術手段、國際合作，通過構建虛擬空間信息社會雷達的方式將意圖搜索引用到反恐活動中，提升反恐能力。
基于“存在就有痕跡，聯(lián)系就有信息”的基本理念，構建網絡空間中行為事件、思想事件等模型，在實體空間和虛擬空間中全面收集人的存在痕跡和聯(lián)系信息，關注人物或事件間聯(lián)系鏈，從而實現(xiàn)網絡空間中存在的各種意圖，完成對意圖產生源頭、傳播途徑和發(fā)展趨勢的全方位描述，達到對個人和組織的所思所想行為所在的全面搜索和分析。物聯(lián)網行業(yè)擁有海量的視頻、音頻、圖片數(shù)據，通過相應智能算法可以從中提取出可供分類的結構化信息，通過這些結構化信息與意圖搜索技術相結合可以幫助用戶快速預判事物、事件發(fā)生概率和趨勢。
因國內反恐形勢嚴峻，大數(shù)據搜索需要積極應對新時期恐怖主義威脅，立足恐怖主義存在和意圖特征，運用大數(shù)據技術進行深入關聯(lián)分析，實現(xiàn)對恐怖分子的準確識別和暴恐事件的提前預警，有力提升反恐維穩(wěn)核心能力。?？低曌鳛榘卜佬袠I(yè)的龍頭，物聯(lián)網概念提出之處就已經開始涉及其中，相信在不遠的將來，意圖搜索應用可能落地。
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