朵唯s920_联想s920参数_联想s920零配件图解

有一个朋友问，一个用户搜索一个query是“百度”，怎么知道用户真正是想找什么呢。

我回答说，分析之前搜索这个query的用户点了些什么结果啊。

朋友继续问，如果没有用户点击呢。

呃，如果没有点击，这个问题就比较复杂了。整理了下思路，于是写成了本文。主要描述了关于如何预测用户query意图。希望会有所帮助。

首先我们的明确一个标准，如何判断我们对用户意图的猜测是正确的?

用户的思维是很发散的，也许今天搜索“葛优”，是想找“让飞”，明天搜索相同的query，就是想找“非诚勿扰”。 我们确定了要在某个方面的query预测上做一个改进，那么我们首先的把标准定下来，依照这个标准来进行改进。

现在有很多对搜索系统的评价指标，如pv，ipv，ctr，搜索引导的后续转化率等可以量化的指标，这些指标是对搜索系统总体的评价。具体到用户意图预测上，标准很难确定，对于排序比较直观的就是进行side by side的评测，比较原有的效果和改进的效果，看是否会排序更优；对于导航，那我们可以看我们预测的类目和用户实际点的类目的占比，是否能有效降低用户点击非推荐类目的比率。

接下来，我们从2种情况下来回答这个问题，

先从简单的说起，假设我们已经有了一个完整的搜索系统，有大量的用户访问，我们希望通过对用户query的预测来提高搜索体验。这样的系统的大概架构如下。

包括图所示的几个部分，

前端负责直接和用户进行交换，当收到用户搜索请求之后，往后端系统传递请求，并接收搜索引擎返回的结果，组织到网页上，展示给用户。

前端还肩负着一个重要的记录日志的工作，这个日志的记录，并不是apache的访问日志，这样的日志内容过于简单。如果要前端记录过多的日志，又会给服务器带来不小的压力。朵唯s920所以目前主要的手段是通过用户在页面上进行搜索或点击等行为时，调用javascript向指定的日志服务器，发送特征url来记录，这种url不会返回内容，仅仅为了给日志服务器添加记录。发送的url会包括从cookie中解析出的用户特有的数据。

Query处理是线上服务系统，它是对用户意图进行预测后，对用户的搜索结果进行改进。在接收到前端的请求之后，会利用线下对query分析得到的数据，对用户的query和上下文环境进行分析，附加更多的条件到搜索引擎的请求命令之中。常见的Query处理，会有以下的一些类容，query改写，query分类预测，query的导航等。

Query处理这部分主要的意义在于，将用户的搜索query，翻译为对搜索引擎更适合查询串。在大多数情况下，用户使用搜索引擎是为了解决自己的问题，如果能直接获得答案，用户是不大愿意进行搜索的。

用户也许的问题是，“非诚勿扰2里面说的廖凡是谁”这样的一个问题，这样的问题直接搜索是不太会有会令用户比较满意的答案，（除非有向百度知道这样的系统已经存在了类的问题）。有些用户就会考虑换个关键词试试，搜索下“廖凡”，看是否会有一些答案可以让自己满意。所以很大程度上是搜索引擎在教用户如何使用自己。但是并非所有的用户都对搜索系统如此的熟悉，那我们就需要考虑看看在我们搜索的结果里面效果不太好的query，分析它是怎么构成的。我们也许无法准确回答“非诚勿扰2里面说的廖凡是谁”，但是可以把其中最关键的信息抽取出来“非诚勿扰2”“廖凡”，并且，我们需要回答“是谁”这样的疑问问题。把这些信息传递给引擎，才会有更好的结果。

再例如，用户想找，“1000元左右的手机”，那么对于淘宝来说，可以把搜索的条件转化为800-1200价限制范围的，手机类目下的宝贝，或者更进一步，把各种型号的手机，列在一起，进行参数的比较。

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