一、相关搜索的技术原理
1. 基于查询图（Query Graph）
通过分析用户在同一搜索会话中连续输入的多个关键词，建立语义关联网络。例如，用户短时间内搜索“早餐”后可能关联“永和豆浆”，系统会基于文本相似度或深度学习模型（如BERT）计算相关性，最终推荐相关查询词。
2. 基于点击图（Click Graph）
统计用户搜索后点击的链接行为，若不同关键词（如“订机票”和“旅游”）均指向同一网页（如携程网），则判定这些关键词语义相关。系统通过聚类或余弦相似度算法生成推荐词。
二、支持相关搜索的实用工具
1. 综合类搜索引擎
2. 垂直领域工具
3. 隐私与环保型引擎
三、提升搜索效率的技巧
相关搜索的实现依赖于用户行为数据和算法模型，而工具选择需结合场景：国内信息推荐必应、搜狗；隐私需求可选DuckDuckGo或Swisscows；垂直内容可尝试虫部落等聚合平台。如需进一步探索，可参考文中提及的具体引擎网址或高级搜索方法。