探索式搜索，大家可能遇到过目标不确定、策略不确定、结果不确定这三大难题。以往研究希望系统替用户想好关键词，这很难解决用户一开始就掉坑的情况。其实搜索是个动态过程，推荐词是死的，跟不上用户变化。团队就想了个新招：把用户搜索过程本身当资产，给用户推荐“下一站去哪”，拉回正轨。这次研究有两条主线，RQ1是问能不能帮用户更快更准完成任务；RQ2是怎么给出可量化、可对比、可复现的指标，证明路径确实更好。搜索路径指的是从一条检索式出发到一系列页面访问，直到新查询或任务结束，包括关键词选择和页面跳转。这个定义是White和Huang（2010）提的。这次设计分为三步闭环，动态干预。第一步预测“可能掉队”的用户，给他们推送路径。第二步从历史数据中提取共性模式生成推荐路径。第三步实时推送并观察效果。实验有三种来源：实验室、课堂和真实场景，覆盖健康、环境、新闻三个主题。评估指标分为三个维度：网页被发现的可能性、查询顺序的路径良好性、页面顺序的路径良好性。参考了Open Directory Project（ODP）分层数据来计算覆盖率和匹配度。结果显示推荐路径能显著提升覆盖率和主题深度广度，早推荐效果越好。推荐路径比原路径、随机路径更优。不过有不足之处，比如用户执行力差异、任务难度梯度还有先验知识缺口。未来可以考虑强制引导或提示按钮。文章提醒学术界别光盯着结果和内容，查询顺序和浏览顺序也是信息黄金带。未来研发可以把顺序智能做成核心模块，像导航一样告诉用户下一步该查什么怎么看。