信息检索（IR）中的查询意图是指用户提交搜索查询时所具有的潜在目的或目标。 它回答了这个问题：用户实际上想通过这次搜索达到什么目的？ 理解查询意图至关重要，因为它允许搜索系统优先处理与用户需求相符的结果，而不是仅仅依靠关键词匹配。例如，像“2024年最佳预算笔记本电脑”这样的查询表明用户想要推荐或比较列表，而“如何重置iPhone密码”则表明需要逐步说明。通过对意图进行分类，IR系统可以提供更相关的结果。
查询意图主要有三种类型：导航型、信息型和事务型。 当用户旨在访问特定网站或页面时，会发生导航型意图（例如，“Facebook登录”）。 信息型意图涉及寻求知识，例如问题的答案或解释（例如，“什么导致极光”）。 事务型意图反映了执行操作的愿望，例如购买产品或下载软件（例如，“购买50美元以下的无线耳机”）。 有些查询可能会混合意图，例如“Python教程PDF免费下载”，它结合了信息和事务目标。 准确分类意图需要分析上下文、用户行为和查询结构。
对于开发人员而言，解决查询意图涉及设计超越字面关键词匹配的算法。 技术包括使用自然语言处理（NLP）来识别“购买”或“如何”之类的动词，利用点击数据来推断用户偏好，或在标记的意图数据集上训练机器学习模型。 例如，搜索引擎可能会优先考虑包含“价格”或“折扣”的查询的电子商务页面，同时将“教程”查询定向到教育内容。 当查询含糊不清（例如，“Apple”可能指公司或水果）或缺乏明确的上下文时，会出现挑战。 解决方案通常将语义分析（例如，词嵌入）与用户特定数据（如位置或搜索历史记录）相结合。 通过专注于意图，开发人员可以构建更好地预测和满足用户需求的IR系统。