# lịch sức khỏe tâm lý tiểu y # tại SAO uống thuốc ngủ hay ngủ? Giải mã truy cập thông tin trong tương lai của sinh thái học với sự tiến bộ của công nghệ Internet truy cập thông tin đang trải qua một cuộc cách mạng. Tìm kiếm ngang, kết hợp các mô hình dữ liệu nhỏ và máy học tập, cung cấp cho người dùng nhiều kinh nghiệm thu hồi thông tin chính xác hơn, thông minh hơn. Chúng ta sẽ xem xét làm thế nào cả ba cùng nhau thúc đẩy sự phát triển của công nghệ truy cập thông tin. Tìm kiếm thẳng đứng là một công cụ chuyên nghiệp và mục tiêu mới cho người dùng tìm kiếm thông tin trong một lĩnh vực cụ thể. Ví dụ, trong ngành giáo dục, nền tảng kiến thức phổ biến phổ biến sử dụng tìm kiếm thẳng đứng để kết hợp các từ khóa để đạt được kết quả chính xác, và có thể được rút ra từ các bài viết. Trong lĩnh vực y tế, micro-y học nền tảng thông qua công nghệ tìm kiếm thẳng đứng, cung cấp cho người dùng thông tin bệnh tật, dữ liệu bác sĩ và dịch vụ tìm kiếm chính xác. Dịch vụ tìm kiếm này ít mục tiêu và ít liên quan, cải thiện đáng kể kinh nghiệm của người dùng. Trong ngành du lịch, ctrip sử dụng công nghệ tìm kiếm thẳng đứng để giúp người dùng nhanh chóng chọn vé, khách sạn và gói du lịch. Người dùng có thể dựa trên nhu cầu của thị trường cá nhân, chẳng hạn như giá cả, điểm số, đường biên giới, vân vân, để tìm ra các lựa chọn thích hợp cho các chuyến đi, trong khi đạt được sự phù hợp nhanh chóng của kế hoạch du lịch cá nhân. Các mô hình dữ liệu lớn trong các ứng dụng của các ngành công nghiệp như tài chính, bán lẻ và các ngành khác, đem lại giá trị chưa từng có cho các doanh nghiệp và người dùng. Ant financial bằng cách phân tích hành vi tiêu thụ của người dùng và lịch sử tín dụng, sử dụng mô hình dữ liệu lớn để đánh giá rủi ro tín dụng, giảm rủi ro tín dụng hiệu quả, nâng cao hiệu quả kiểm toán cho vay. Alibaba sử dụng mô hình dữ liệu lớn để dự đoán ý định bán hàng của người tiêu dùng, cung cấp cho người dùng chính xác hàng hoá đề nghị, do đó nâng cao kinh nghiệm mua sắm, giảm doanh số bán hàng. Marketing cá nhân dựa trên phân tích dữ liệu lớn đã trở thành tiêu chuẩn trong thương mại điện tử. Ứng dụng máy học tập công nghệ, cho phép lái xe tự động, hệ thống giới thiệu và các lĩnh vực khác đã có những tiến bộ đáng kể. Hệ thống lái xe tự động của tesla đã cải thiện độ chính xác và an toàn của lái xe tự động bằng cách liên tục tự học cách vận hành của người lái xe và dữ liệu môi trường đường bộ. Hệ thống giới thiệu phim của Netflix sử dụng các thuật toán máy học để cung cấp cho người dùng một đề nghị nội dung cá nhân, đa dạng về trải nghiệm quan sát của người dùng. Kết hợp tìm kiếm dọc, mô hình dữ liệu lớn và kỹ thuật học tập bằng máy, chúng ta có thể xây dựng một hệ thống thu hồi thông tin theo một thế hệ. Một ví dụ điển hình là hệ thống tìm kiếm và giới thiệu thông minh của jd. Hệ thống này không chỉ có thể cung cấp thông tin chính xác về hàng hoá, nhưng cũng có thể dựa trên hành vi tội phạm lịch sử của người dùng và ưu tiên giới thiệu hàng hoá liên quan đến, kết hợp dễ dàng tìm kiếm và giới thiệu. Tương tự, nền tảng học tập cá nhân được hướng dẫn của khỉ thông qua phân tích dữ liệu học tập của học sinh, kết hợp các thuật toán học máy, cung cấp cho học sinh một nội dung tùy chỉnh học tập và thực hành các câu hỏi, cải thiện đáng kể hiệu quả học tập. Sự kết hợp giữa tìm kiếm thẳng đứng, mô hình dữ liệu lớn và máy học đã tạo ra một sự thay đổi chưa từng có trong lĩnh vực truy cập thông tin. Từ y tế đến du lịch, từ tài chính đến giáo dục, những ứng dụng của những công nghệ này đang ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống và công việc của chúng ta. Trong tương lai, khi những công nghệ này tiến xa hơn, chúng ta có lý do để tin rằng việc truy cập thông tin sẽ trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn, mang lại nhiều thuận tiện hơn cho xã hội loài người.