用用户的眼睛来优化图片搜索

图片采集归类的方法有两种，一种是根据图片的注释，一种是进行图像的人工智能分析。

显然这两种方法都不能令人满意。对于第一种，图片的发布者很容易作弊，方法就是把图片注释写成不相关的热门关键词。如果搜索引擎直接采集图片的注释，就会把图片错误的归类，从而给坏人带去大流量。

第二种方法技术难度很高，已经有人在做，我记得有一家欧洲公司发布了商品软件，好象还有一个海归买了这个技术回国创业。但我不知道他的网址，如果我这样天天泡在网上的都不知道他的网址，估计也没几个人知道了。

好，现在切入正题，我希望在现在技术条件下提高图片搜索引擎的搜索结果。怎么做？

第二个技术不予考虑。我来优化第一个技术。

用户搜索图片是为了找到他想要的图片（多么正确的废话啊，请鼓掌）；

换个说法，在同一个屏幕的缩略图中，用户会优先点击“看着象我要的”图片；

再换个说法，用户会优选点击与他搜索目标相关度高的缩略图；

结论来了：我们可以根据用户的行为来计算一张图片与某关键词的关联度。同一个屏幕中，最先被点的关联度最高。这里的关键就是给用户看缩略图，用用户的眼睛进行人工判读。

程序流程：

生成初始图片库，
１、采集生成图片记录，图片url为主键字段，注释，分值为０
２、响应用户的搜索请求，检索注释等于搜索关键字的图片，随机呈现二十张图片，顺序随机
３、被用户点击的图片分值加１分，其余减１分；

补充新图片

１、持续采集图片，分值为０ 

优化调整图片库

１、响应用户的搜索请求，检索注释等于搜索关键字的图片，取１６张分值最高的图片加四张随机分值为０的图片随机排列呈现给用户。有分值的被点击分值加１分，分值为０的被点击，分值等于那１６张的平均分取整，