阿里飞猪林睿:从核心因子预估>实体识别,如何实现文本和空间的搜索相关性?.docx
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### 阿里飞猪林睿:从核心因子预估到实体识别,如何实现文本和空间的搜索相关性? #### 酒店搜索背景 **酒店小搜背景**:飞猪旅行平台上的酒店搜索功能是一个典型的多端、多场景、多意图的垂直搜索应用。这一搜索功能不仅存在于飞猪App内,还在淘宝和支付宝等多个平台上有所部署。由于各平台用户的行为模式和需求存在显著差异,因此在设计搜索功能时必须考虑这些差异,并针对不同平台进行定制化调整。 酒店搜索具有以下特点: 1. **多样的搜索条件**:与传统的基于文本的搜索引擎不同,酒店搜索支持多种搜索条件,包括但不限于文本(酒店名称)、价格范围、星级评定和地理位置等。 2. **稀疏的用户行为**:相比日常商品搜索,酒店预订的频率较低,用户每年可能仅预订几次,这导致了用户行为数据较为稀少。 3. **较长的决策周期**:由于酒店消费金额相对较高,用户在完成最终预订前通常会经过较长时间的研究和比较。 4. **强烈的个性化需求**:用户对于酒店的需求具有很强的周期性和特定性,比如商务旅客可能更倾向于选择靠近商业中心的酒店。 #### 酒店搜索架构 飞猪的酒店搜索系统架构与传统搜索架构相似,主要包括以下几个组成部分: 1. **Search Processing (SP)**:接收用户请求并通过实时数据库进行处理。 2. **Query Parsing (QP)**:解析用户输入的查询语句,理解其意图并提取关键信息。 3. **Initial Ranking (IR)**:基于初步信息对搜索结果进行排序。 4. **Travel Product Platform (TPP)**:进一步优化排名,并结合用户行为数据、实时交互特征、酒店属性等信息进行最终的排名调整。 #### 酒店相关性介绍 1. **场景与相关性**:酒店搜索相关性不仅涉及文本匹配,还需要考虑空间位置、价格偏好等因素。例如,“附近搜”更看重距离因素,而“景点搜”则侧重于酒店与特定地点的关联性。此外,用户可能会根据品牌或名称进行搜索,这时就需要利用文本相关性技术进行匹配。 2. **酒店的相关性**:整体而言,酒店相关性是一个复杂问题,它综合了文本、空间和价格等多种因素。不同用户的搜索习惯、场景需求以及具体筛选条件都会影响搜索结果的相关性评估。因此,在实际应用中需要建立一套能够动态适应这些变化的模型。 #### 相关性建模的关键步骤 1. **核心因子预估**:这是实现搜索相关性的第一步,需要通过分析用户行为、搜索关键词等数据来估计用户的真实需求。例如,当用户搜索“西湖附近”的酒店时,系统应该能准确理解用户是希望找到位于西湖周边的住宿选项。 2. **实体识别**:对于包含特定地点、品牌或名称的查询,系统需要具备高度精确的实体识别能力。这有助于提高搜索结果的准确性和满意度。 3. **多维度相关性融合**:由于酒店搜索涉及多个维度,如文本、空间和价格,因此需要开发能够整合这些维度的算法模型。例如,可以通过加权平均法或神经网络模型来综合考虑这些因素。 4. **个性化需求满足**:为了更好地满足用户的个性化需求,可以利用用户的历史行为数据、地理位置信息等来优化搜索结果的排序策略。 5. **实时反馈调整**:通过收集用户的实时反馈(如点击率、预订量等),不断优化搜索算法,确保搜索结果更加贴近用户的真实需求。 实现酒店搜索的高度相关性是一个涉及多个环节和技术领域的复杂过程。从核心因子预估到实体识别,再到多维度相关性融合,每一步都需要精心设计和持续优化。通过这些努力,不仅可以提升用户体验,还能有效促进业务增长。
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