当前大多数搜索引擎是通过用户注册及用户个性化配置(利用cookie机制、为用户建立配置文件等)来提高对用户搜索请求的精度和命中率，实现一定程度上的个性化搜索服务。这种方式需要用户在服务器上登记个人信息，但这可能造成用户某些隐私信息的泄露。目前比较公认的搜索引擎意图搜索方法是采用特征获取方法。特征获取方法分为两类，第一类方式可以称为事先方法，这种方法在查询被提交给搜索引擎以前，利用查询本身的特征来表示查询，比如表示特定需求的特征词汇、词与词之间关系、词的词性以及词的选择优先性、在语料集中的统计信息等等;第二类方法可以称为事后方法，这种方法利用查询被提交给搜索引擎以后的相关数据来获取查询的特征。
意图搜索分为意图分析和分析扩展两个部分。意图分析是解决“信息过载”和“资源迷向”问题的有效途径，通过对用户所需的信息资源进行搜集、加工、整理，可以梳理和有序化网络上的专业信息资源，向用户提供智能化的信息服务。意图分析和分析扩展的具体步骤如下所述：
(1)意图分析。①根据用户对问题的回答, 检索知识库中的相关信息, 以提供直接的回答。②对输入的原始查询根据其概念内容进行组织和安排, 以析取相关的概念信息和范畴知识。然后, 通过语义联想等意图推理修改查询向量。③将查询向量交由用户交互确认、编辑。④根据用户的编辑结果可以再次意图推理, 直到用户满意为止。⑤将此次意图推理的结果记入知识库中,以备以后的意图推理。
(2)分析扩展。根据意图分析的结果, 更新原始查询向量, 形成新的查询向量。方法是将应用领域知识和索引、相关性、估计和查询表达相结合来实现查询扩展, 即查询索引还包括不在用户查询中出现的查询词部分。查询扩展所需要的查询词的选择策略有:①非独立类。非独立词指的是和查询词具有较大相关性的词。查询扩展通过知识库推理从知识库中找出相关性词、短语、句子、段/篇章。②交互式选择。用户从通过上述策略得出的待选词中决定最后的查询词。
三、意图搜索与安防行业的结合
2014年发生的震惊全球的“马航失联”事件牵动了无数中国人的心，泛太平洋各国均提供了大量帮助用于搜索失联航班，但是由于搜索方式千奇万种、信息达到海量级别、信息来源不连续性等多种问题，导致搜索迟迟没有结果。仔细分析搜索方式，可以发觉这类型的搜索形式其实与互联网行业的搜索引擎意图搜索有相似之处，相似点在于都需要对数据进行收集、甄别、过滤、分类、整合，都不是一个单一的行动，而是一整套连贯的过程。
物联网行业本身由于传感器的多种多样导致数据形式多样性、信息海量性等特征，如果大数据环境下还是采用过去的全文检索方式进行单一化搜索，未来一定无法满足用户的智能化需求。针对这一挑战，2014中国大数据峰会上中国工程院吴曼青院士发表了名为“存在就有痕迹，联系就有信息，反恐环境下大数据的意图搜索”的专题演讲，吴院士以众多美国案例为引，描述了新时代反恐行动应用的特性：法律保障、以人为核心、高技术手段、国际合作，通过构建虚拟空间信息社会雷达的方式将意图搜索引用到反恐活动中，提升反恐能力。
