學習性搜尋服務

目前現況：
1. 搜尋引擎優點可以找出大量關鍵字相關資料，缺點是準確度實終無法提高(因為semantic或稱imprict key word的缺乏)。

2. web2.0相關網頁的搜尋，優點透過tag註記，提高了搜尋的準確度，缺乏是降低了搜尋結果的數量與豐富性(延伸性)。

延伸應用：
結果這兩者的優點，透過搜尋結果的閱讀，動態改變下一搜尋頁面的呈現項目，提高與閱讀內容的相關性與延伸性，是一種學習性又符合個人化的搜尋服務。可用在各式各樣的搜尋。例如blog閱讀搜尋，將閱讀過的blog作分析，然後推薦相關性高與具有延伸性的blog文章。

困難處，real-time處理技術，即時推薦的response time。

延伸應用2：(Bussiness Model)
結合此技術，提供網路廣告更準確的定位服務，以動態改變的方式調整網路呈現的順序與出現的頻率，再能focus在重點顧客。