智能推荐:“相关性搜索”只给你最想要的

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在过去十年里,搜索由于变得无处没人——搜索框已然成为各类网站、应用的基础标配。另有一个 网站由于应用不提供搜索框,这是无法想象的事情。随着搜索在基础架构方面没人多 的问題得到外理,加之外理方案的商品化线程,搜索引擎的竞争由于从咋样提供快速、可伸缩的搜索,转变成咋样针对用户的信息需求提供最相关的匹配。换言之,之前 咋样正确地理解用户意图,提高搜索的相关性,为用户提供满意的搜索结果。

  再往下细分,都在发现更多的不同。比如房产搜索是并都在电商搜索吗?两者并非 有类似于之处(让用户买得称心),但对于一名购房者而言,还有之前 之前 因素都要考虑(所在学区、邻里关系、户型)。本地餐饮的搜索应用呢?就医的搜索呢?用餐馆菜单来订餐呢?企业内网的搜索呢?

  相关性需求多种多样,之前 用户甚至有由于还必须 意识到我本人的需求是哪几个,之前 开发者却都要通过各种法子,惊现其真实需求,迎接业务带来的挑战。

  通用型搜索应用,比如Google,要返回有用而可靠的信息。利用PageRank,Google不仅为用户返回了与搜索相匹配的内容,之前 哪几个内容还是被网络上之前 地方认为是可靠和可信的。

  电商网站对于被搜索的内容拥有删改的控制,它们较少关注可信度。电商网站为了达成交易,就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息,为用户推荐相当于的商品,能够销售。

  开源搜索引擎可不都要通过编程的法子将亲戚亲戚朋友对相关性的理解植入搜索引擎,打造相关性外理方案,使之既满足用户需求,又符合业务目标。采用开源引擎咋样定义出另有一个 框架,既所含狭义的领域特定因素,又用到广义的信息检索技术呢?以下几点是都要考虑的。

  然而应用的相关性取决于各种因素,之前 因素具有广泛性和普遍性,它们所涉及的之前 信息检索中的文本排名;还有之前 之前 因素都在和具体应用息息相关的(比如,用户距离餐厅有多远)。经典的信息检索技术对于外理相关性问題,人太好能有所帮助,之前 还有之前 问題则爱莫能够。哪几个问題很大程度上游离于搜索技术之外,且涉及更为广泛的各种产品策略问題:亲戚亲戚朋友的用户是谁?亲戚亲戚朋友希望通过你并不是 应用得到哪几个?搜索要外理的哪几个隐含在其中而未加指明的信息需求是哪几个?

  所谓相关性,之前 根据内容对用户及业务需求的满足程度,对搜索内容进行排名的一门学问。它会将搜索引擎打造成另有一个 看似智能的系统,才能理解用户和业务的需求。让搜索引擎理解内容中所含的重要形态(feature):比如餐厅的位置,书中冒出的词汇,由于衬衫的颜色必须 的属性。有了准确的形态,当用户在应用内搜索时,就可不都要计算出哪几个对亲戚亲戚朋友而言是重要的:这家餐厅离我有多远?这本书上讲的内容对我有帮助吗?这件衬衫和我刚买的裤子搭配吗?哪几个在搜索期间影响排名的因素,是用来衡量用户所关心的内容的,称之为信号(signal)。搜索引擎面临的挑战,之前 在不同形态之间做出选泽,并实现能满足用户与业务需求的信号。

  亲戚亲戚朋友很容易误以为搜索是另有一个 单一问題。事实上,不同的搜索应用之间,彼此差异非常大。每个应用都在截然不同的相关性预期。

  医疗、法律和学术研究领域的专家搜索,通过更为深入地挖掘文必须 定义相关性。你并不是 专家搜索依赖于对专业人员输入的行业术语的理解。类似于外理方案都要掌握专业领域里各种事物之间的微妙关联。比如,“HeartAttack(心脏病)”和“MyocardialInfarction(心肌梗死)”是一回事;由于急性“MyocardialInfarction”是并都在特殊类型的“HeartAttack”。

  以上内容节选自《相关性搜索:利用Solr与Elasticsearch创建智能应用》,点此链接可在博文视点官网查看此书。

                   

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  然而,技术之前 实现相关性的工具,明白要做哪几个由于比知道为啥做更重要。“相关性”在某个具体应用里的含义大相径庭。

在不同的应用中其搜索相关性大不相同

  在信息检索中,相关性被定义为并都在返回搜索结果的实践,它能最大限度地满足用户的信息需求。之前 ,典型的信息检索关注的是文本排名。信息检索中的之前 之前 发现,都在在试图衡量给定的文章与用户的文本查询在多大程度上具有相关性。哪几个发现所含之前 之前 都由于在开源的搜索引擎中被实现了。

  必须 ,搜索的相关性有系统性的基础和通用的工程性原则吗?答案是有的。事实上,在相关性的身前藏着一门学问:学术领域里的信息检索(informationretrieval)。它所含被普遍接受的各种实践,可不都要对广泛分布在各行各业的相关性加以改进。