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商品搜索机制

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单元一搜索引擎工作原理鸟瞰图

单元一搜索引擎工作原理鸟瞰图

搜索引擎排序机制

搜索引擎排序机制的定义可以从两个角度入手：

搜索引擎角度：搜索引擎排序机制是指搜索引擎对搜索结果进行排序的方法，根据搜索引擎排序算法对搜索排名的影响因素（包括描述质量、相关性、服务质量、权重等）进行指标打分，完成排序。

搜索引擎排序机制

举例

假设1:天猫平台中网店商品的搜索排名影响因素（单项得分）为描述质量得分、类目相关性得分、标题相关性得分、属性相关性得分、店铺DSR评分、转化率得分、点击率得分、客单价得分，这些因素决定商品的搜索排名得分。那么，商品搜索排名得分＝∑(各项单项得分＊单项权重)

假设2:店铺A属于女鞋类目，店铺A中B商品搜索排名得分的各单项影响维度得分如下：描述质量得分4分、类目相关性得分5分、标题相关性得分4分、属性相关性得分5分、店铺DSR评分4分、转化率得分4分、点击率得分3分、客单价得分4分。各项指标权重分别为10%、10%、5%、5%、10%、20%、20%、20%，那么该B商品的搜索排名得分是多少？

B商品搜索排名得分＝描述质量得分4分＊10%＋类目相关性得分5分＊10%＋标题相关性得分4分＊5%＋属性相关性得分5分＊5%＋店铺DSR评分4分＊10%＋转化率得分4分＊20%＋点击率得分3分＊20%＋客单价得分4分＊20％＝3.95分

搜索引擎排序机制

用户搜索角度：搜索引擎排序机制是指搜索引擎通过用户引导、搜索词拓展、搜索词拆解、内容筛选等行为对消费者进行商品或网页推荐的过程。

用户引导：引导用户、提示用户

例：历史搜索词、搜索发现、热门搜索词

搜索词拓展：搜索联想、自动补全

例：搜索下拉框

内容筛选

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

搜索词拆解是指用户在搜索词确定之后，搜索引擎对用户的搜索词拆解，进行语义解析，预测用户的搜索意图的过程。

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

属性、标签识别：胖妹妹最新款2019大码宽松

案例：以淘宝为例，当用户输入搜索词“胖妹妹连衣裙大码”时，平台会作出如下判断：

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

词性识别是指搜索引擎对用户输入的关键词中核心词、属性词的快速定位，这一过程能够帮助搜索系统快速定位到用户想要搜索得到的商品。

类目预测是指搜索引擎参考用户本身的标签属性，对用户所搜关键词所属类目进行判断的过程。

属性、标签识别：胖妹妹最新款2019大码宽松

案例：以淘宝为例，当用户输入搜索词“胖妹妹连衣裙大码”时，平台会作出如下判断：

搜索引擎排序机制－搜索词拆解

性别预测是指搜索引擎参考用户本身的标签属性，对用户所搜关键词所属性别进行补全的过程。

案例：以淘宝为例，当用户搜索“衬衫”时，平台会在搜索框中实时进行精准关键词推荐，同时，也会在为用户召回搜索结果时加上该用户的“性别”“地域”等个人属性。

某男性用户在淘宝搜索“衬衫”的结果

搜索引擎排序机制－拆解拓展

拆解拓展是指搜索引擎根据用户输入关键词进行拆解之后，对核心词的改写和拓展，以此来获得更丰富、体验更好的搜索结果。

搜索引擎排序机制－内容筛选

搜索引擎完成搜索词的拆解后，会得到一个关于搜索词的向量集合；搜索引擎通过搜索用户标签的提炼，得到一个关于用户的向量集合。这两个集合合并成一个向量集合，包含有不同关键词的权重和不同用户标签的权重，将会被用来进行商品或网页的筛选。

对商品进行检索时，参考的指标有商品标题、商品描述、商品参数、商品规格、商品品牌、商品品类、促销类型等，这些指标的权重也组成了向量集合。

系统通过计算向量集合直接的相似度来得出商品的排名，向量之间相似度高的，商品排名会越高。

词权重示意图

搜索引擎排序机制－内容筛选（二维举例）

用户标签与查询词权重构成的向量（可爱，卫衣）[0.8，1]

商品属性权重构成的向量（可爱，卫衣）[0.9，0.9]

可爱

=0.99998

向量之间的余弦相似

感谢聆听！

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