淘宝搜索中Query下拉推荐技术

淘宝搜索中Query下拉推荐技术

作者：元宗 (一淘及搜索事业部-搜索技术-算法技术-主搜索与商城)

1. 什么是Query suggestion

   Query下拉推荐是指搜索引擎系统根据用户当前的输入，自动提供一个Query候选列表供用户选择，Query下拉提示(Query suggestion)在搜索引擎和广告竞价平台中已经是标配的产品。Query suggestion可以帮助用户明确搜索意图，减少用户的输入并节约搜索时间，提高搜索体验有重要作用。各个搜索系统的下拉推荐的处理流程基本相同，下拉推荐不同主要体现在后台的query候选产生机制不同，下面介绍几种淘宝下拉推荐算法。

2. 基于PV的下拉推荐

最简单的下拉推荐是基于Query log中每个Query历史PV，这是最直观的下拉推荐算法，主要分三步进行

Offline部分

S1: 在海量Query log中，统计一段时间内每个Query的PV和点击数

Online部分

S1: 经过相似度计算，得到与用户输入 Query相似的候选Query集合

S2:  在相似的候选Query集合中，按照Query的 PV和点击数进行排序

这种方案简单易实现，但也存在如下问题

a. 对top Query的推荐解决较好，对于长尾Query，其相似的候选query可能从历史Querylog中挖掘不到

b. 候选Query语义相同问题，比如输入“连衣裙”，可能推荐“连衣裙女”和“连衣裙女款”两个候选Query，他们的语义基本相同，浪费了一个推荐位置

c. 推荐Query的质量问题，一些质量不高或者作弊Query，由于PV或者点击比较高而被推荐，使得一些质量高的Query没有机会推荐出来

3. 基于静态分的下拉推荐

   为了改善上述单纯基于PV的问题，增加高质量Query的被推荐机会，增大下拉推荐中作弊的成本，改善推荐Query排序合理性，引入query静态分的概念，并用基于Query静态分的下拉推荐策略替代原来单纯基于PV的策略。那么什么是Query的静态分？

   Query静态分是Query质量的综合指标，该指标拟合了Query各维度的知识：比如Query PV、IPV、UV、IUV、IPVUV、CTR、成交转化率、成交笔数、成交金额、召回商品数等。

   将上述知识用logistic回归的方法拟合成一个实数，基于静态分的下拉推荐与基于PV的下拉推荐不同之处在于：

a. 离线部分计算每个Query的静态分

b. 在线部分，利用静态分而不是PV对候选Query进行排序，Query静态分不仅考虑了Query的历史PV/点击信息，而且考虑了Query的交易信息，使得交易行为良好的Query获得更多的展现机会，大大降低了低质量和作弊Query的展现概率。

4. 基于CTR预估的下拉推荐

   基于静态分的算法解决了给予高质量候选Query以更多的展现机会和排序位置，但是这种算法与基于PV一样，主要依赖于历史Query自身的特征，搜索Query与候选Query之间的联系仅仅是两者的前缀相同。这种简单的动态特征没有将搜索Query与候选Query紧密的结合在一起，同时静态特征和动态特征的组合都是基于线性加权，每种特征的权重都是在BTS中调整得到的。为了解决两方面的问题，建立搜索词与候选Query的动态联系，这种联系通过CTR来表示。搜索词与候选Query关联性强，它的CTR就会高，反之则会比较低。

CTR预估模型

利用Logistic回归模型来预估Query的CTR，在模型中用到的特征如下

(1)搜索词与推荐Query(用表示)相关的特征；

(2)搜索词与推荐Query的类目相关特征；

(3)候选Query静态分相关特征；

(4)搜索(推荐)Query的词性特征；

(5)搜索(推荐)词对应的结果页面特征。

   MSE是比较实际值与预测之间的差异，差异值越小越好。

上述特征大部分都能够通过离线计算出来，线上按照通过得到的候选Query的CTR值进行排序。

5. 下拉推荐进阶

1)拼音搜索、拼音和汉字混合

2)拼写纠错与下拉提示

3)作弊Query清理

4)个性化下拉推荐

5)推荐丰富度和多样性

6)多维度推荐(数据规模、商品、买家、卖家、买家卖家握手)

6.1)数据规模维度：买家数量、卖家数量、商品数量；商品属性和类目数量

6.2)商品维度：商品描述角度：卖家经常会对商品进行个性化的描述，以便区别其他卖家并争取更多的曝光量和更好的价格；商品不同分类角度：除了商品所属的后台类目，还可以按照商品使用状态分为用过的，翻新的，珍藏的、有多新/旧；商品准入角度：有一些类目商品是禁止的，如arms，酒精、烟草

6.3)买家：买家类型(casual shopper, impulsive shopper,value-driven shopper, collector flippers)、买家年龄、性别、购买力、价格区间、对品牌是否在意

6.4)卖家：卖家的商品在哪些类目、好评率是否高、发货时间、描述是否属实

6.5)买家和卖家握手：买家和卖家习惯可能不同：买家搜索词和卖家标题、属性、描述可能不一致，如何解决不一致问题

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