相关搜索 --- 搜索中的推荐

0. 前面的瞎扯淡

互联网从开始出现，如果就信息获取方面的话，到现在经历了三个大的时期，最开始是人工信息的分类时期，作为一个上了岁数的人，是经历过那个时期的，那个时期如何来找信息呢？我们来看看几张图，下面这张图是1999年1月的搜狐主页，中间那一片就是人工整理出来的分类。

如果我们点击其中的科学与技术，将看到下面这张图，这张里面就有跟多的细分类了

如果我们继续点击计算机科学，可以看到下面这个网页，这里就是一个一个的网站了，你看，一共才22个，可见那时候的信息量多么缺乏。

这些都是人工整理出来的，这也是上个世纪和本世纪初最初的互联网了，大家都是在这种人工整理的网站中通过分类找到自己想要的信息。

后来，搜索引擎出现了，出现了第二个时期，那就是通过关键字在全网检索信息时期了，这种分类的检索方式自然就淘汰了，我想所有人都经历着这个时期吧，典型的就是谷歌和百度了。

再到现在，已经是一个信息过载的时代了，搜索已经不能很好的找到信息了，更多的是需要机器帮我们发现我们感兴趣的信息了，于是出现了搜索将死，推荐上位的论调，这个时期就是信息发现时期了，主要靠推荐引擎来帮助我们发现信息了，特别和移动端一结合，之前双手啪啪啪的打击键盘检索信息，变成了大拇指唰唰唰的刷新手机屏幕了。

好了，上面扯了这么多，今天我们要说的主角---相关搜索，就是一个在搜索系统下的推荐系统技术了。

1. 什么是相关搜索

还是老路子，什么是相关搜索，很简单，下图这个是相关搜索，我搜索分形的时候给我的推荐词

2. 相关搜索有什么作用

相关搜索的作用也很明显，可以提高用户的搜索体验，当你通过一个关键词无法找到你想要的东西的时候，相关搜索很可能能帮到你，和搜索提示不同，搜索提示主要用的前缀匹配的模式，关注的是你还没有点击搜索键的时候猜测你想搜什么，而相关搜索是你点击搜索键以后猜测你可能还想搜什么，所以相关搜索更加类似于一个推荐系统。

相关搜索的点击率还是比较可观的，如果相关搜索做得好，通过相关搜索的一些引导，可以帮用户更准确的找到想要的东西。

3. 如何来考虑相关搜索

如果我直接告诉你相关搜索的技术栈和算法，然后告诉你都用什么架构来实现，那没什么意思，特别是与算法有点关系的系统，为什么要用这些东西，通过一种什么思路来考虑能得到这个算法和架构，这才是设计一个系统所必须的，我们一步一步来看看如何设计一个相关搜索的系统。

3.1 系统的输入输出

很简答，相关搜索系统的输入为用户的搜索词，而输出是一堆与这个词相关的其他词。

3.2 输入和输出之间的关系

从我们上面图看到的情况和大家自己脑子想的情况，最基本的情况是，输出的词最好是输入词的近义词，这是大家都能考虑到的，但这远远不够，首先要想想相关搜索的作用，是让用户更多的点击推荐出来的词，如果仅仅是近义词点击率肯定上不去，再扩展一点，就是要通过用户输入的词为基准，帮用户发现更多的和他的意图相关的词。

3.3 如何来找到输入输出的关系

要找到输出的词和输入的关系，我们先要看看我们有什么数据，没有数据啥都干不了，首先，如果是近义词的匹配，我们有词典，但是这东西然并卵，没有什么用户输入的词正好在你的词典中，即便有，词典中的近义词也少得可怜。我们还有什么呢？还有的就是用户行为了，包括用户的搜索记录和点击记录，浏览记录，OK，在这上面大有文章可做。

通过用户数据，我们可以做以下简单的考虑。

• 首先，从人的角度来考虑，如果你搜索一个词，发现没有你想要找的东西，你首先想到的就是换一个词，这个词可能是近义词，可能是个更复杂的词，比如你搜索苹果电脑，你发现结果不怎么好，你自己会把搜索词改成apple笔记本电脑，然后找到你需要的东西，这个apple笔记本电脑就是你这次搜索行为中苹果电脑的后继词了，所以这种行为是我们可用的，这相当于让用户帮你找近义词。

• 还有，从搜索词本身来考虑，如果某些词搜索出来的结果有很多交集，那么这些词很可能也是有关系的。

• 再有，从搜索结果集来考虑，如果某个搜索结果（比如一个网页或者一个商品）出现在了不同的搜索词的结果集中，那么这些个搜索词很可能是相关的，如果这个搜索结果在不同的搜索词下都被点击了，那么这些个词的相关性就更高了。

除了上述的几个办法，还有很多其他的办法找到相关搜索词，这里我们就不深入了，大家可以自己想一想还有什么其他办法来找输入和输出的关系。

好了，上面我们已经想到了几种办法来找到输入和输出之间的关系，下面我们来一个一个来看看如何进行实现。

4. 确定算法模型

既然已经确定了找相关词的思想，那么我们接下来看看如果来实现这些个算法吧，下面说的东西都是很基础的，没有涉及什么数学原理，实际的工作中还是有一些技巧的。

4.1 纯后继词

后继词是一次用户的搜索行为产生的，那么如何定义一次搜索行为呢？很简单的办法就是我们把用户在5分钟内输入的搜索词定义为一次搜索行为，这也很好理解，你搜索一个词，发现没找到你要的东西，你换词一般也在一分钟之内，你不太可能搜了一个词，然后冥思苦想了半个小时，再换一个词，那得多蠢的人才能干出来啊。

有了搜索行为的定义，那么把搜索日志拉出来，搜索日志一般长成这样子

key:搜索词  time:搜索时间 cookie:用户cookieid result:a,b,c,d,e（前5个搜索结果）

首先按照用户进行分类，然后按照搜索的时间间隔（5分钟）进行数据的清理，把搜索日志整理成这样子了，表示某个用户的搜索后继词，三个数组表示多次搜索行为，每个数组的第一个词就是当次搜索行为的第一个搜索词。

cookie:用户cookieid  keys:[A1,A2.....] [B1,B2.....] [C1,C2.....]

光有了这个还不够，因为对于单个用户来讲，搜索后继词的准确性还是不够的，因为你有可能上一秒搜索的苍老师，后一秒发现老板站你后面了，立刻把搜索词改成了社会主义核心价值观，你说这两个词能有相关性么？所以我们还需要把多个用户的后继词合并起来，加入一点统计规则，去掉一些杂质，比如某个词B只有出现在5个用户的相同的搜索词A的后继词中才算一个A的后继词，还有其他的一些规则，这么下来，日志就变成了。

key：A   succeed：A1,A2,A3.....

好了，至此，就完成了原始日志到后继词表的转换了，很简单把，就是几个hadoop作业一跑就搞定了，如果日质量不大的话（20G以内），单机跑都没问题，如果是python，代码估计不超过100行，就是这有100行代码，你已经完美的运用了大数据了，呵呵。

通过这种算法，比较容易找出这样的后继词出来，因为用户的后继搜索词基本上是前一个搜索词对应的长尾词

史记 ： 史记中华书局 | 史记白话版中华书局 | 史记文言文白话对照 。。。。

4.2 加点用户的料

你再仔细想想，如果我们的搜索日志足够多，那么可以把相同搜索记录的用户聚合起来，变成类似下面的数据格式

某些用户：三国志 后继词：资治通鉴 | 三国志 白话版 | 二十四史
某些用户：史记 后继词：资质通鉴 | 史记 白话版
某些用户： 二十四史 后继词：资治通鉴 | 中国历代政治得失

如果出现了上面的情况，就变成了一个用户的协同过滤算法了，那么可以给史记推荐中国历代政治得失了，具体协同过滤算法看文章最后的链接。

4.3 从搜索词来考虑

上面是从用户的行为来考虑问题，如果我们从搜索词来考虑问题的话，如果某些搜索词有着相同的搜索结果，那么我们认为这些搜索也是相关的，如何来确定相关性呢？我们还是从搜索日志来入手。

key:搜索词  time:搜索时间 cookie:用户cookieid result:a,b,c,d,e（前5个搜索结果）

这次，我们只用key和result两项，稍微处理下来以后就变成了

key:搜索词A result:a,b,c,d,e（前5个搜索结果）
key:搜索词B result:a,f,c,g,m（前5个搜索结果）

如果我们把每一行数据的result想象成一篇文档，result里面的每个结果集想象成一个词语，那么这其实就是求两个文档之间的相似性了，从头到尾过一遍就可以找到每一行数据和它最相似的数据了，而每一行可以用当行的搜索词表示，这么一算下来数据就变成这样子了，后面的括号里面是两个词的相似度，如果想知道文本的相似性如何计算，可以参考我之前的文章，本文最后有链接。

key：搜索词A   succeed：搜索词B(0.8)  搜索词C(0.6).....
key：搜索词B   succeed：搜索词A(0.8)  搜索词E(0.7).....

有了上面这个数据，拍一个阈值（比如0.7）卡一下，就得到最后的相关搜索的结果了。

这个计算相似性的方法的计算量比较大，而且阈值没有卡好的话容易出现不相关的结果，在实际工程应用中使用得不多，下面这个方法使用得更多点，相当于这个的加强版。

4.3 从结果集考虑

如果某个搜索结果（比如一个网页或者一个商品）出现在了不同的搜索词的结果集中，那么这些个搜索词很可能是相关的，如果这个搜索结果在不同的搜索词下都被点击了，那么这些个词的相关性就更高了。

点击的加成是很强大的，而且在数据量巨大的情况下，我们可以只考虑点击的情况，还是拉出搜索日志，不过这次是搜索点击日志了，拉出来处理一下就变成下面这个样子，每行就是某个搜索词下点击的商品

key：搜索词A  click:结果A 结果B 结果C 

这个样子和上面第二种方法最后出来的样子基本一样，不过这次是点击数据，相关性可比直接的搜索结果要好很多了，因为搜索结果取决于你的搜索算法，而这种点击数据是来自用户的，人的可靠性可高了不少，所以说这个是上一个的加强版。

我们可以按照上一个的方法按文本相似性的方法进行处理，但是计算量也比较大，如果再仔细看看这个数据的样子，如果我们把相关搜索系统想象成豆瓣，搜索词看成豆瓣的用户，搜索结果集看成是豆瓣的电影，那么相关搜索就变成了一个豆瓣的猜你感兴趣的人，也变成了一个协同过滤的推荐系统了(协同过滤算法可以参考文章最后的链接)，上一节的协同过滤算法的数据是词和后继词，这里是词和点击结果，虽然数据集不同，但是可以用一样的算法，所以，搜索和推荐技术其实是密不可分的，既然这样，完全可以用协同过滤算法进行推荐了。

协同过滤的算法，简单版本整体不会超过200行，很容易实现的。

通过这样的方式，容易推出意思相近的词，同样也容易推出看似完全不相关但仔细想想还是靠谱的词，就像下面这样，他们虽然不见得近义词，但是很可能会点击到同一个结果上。

分形 ： 分形理论 | 分形图像 | 分形数学
机器学习 ：吴恩达 | 数据挖掘 | 机器学习 周志华
林心如 ：霍建华 | 任重 | 何润东 .......

4.4 机器学习

既然上面提到了一下机器学习，其实还有更高端一点的算法，就是用机器学习了，呵呵。我们如果把上面的结果key：搜索词A click:结果A 结果B 结果C 处理一下，变成下面的样子，表示每个结果集对应的搜索词。

结果A  ： 搜索词A  搜索词B 搜索词C....
结果B  ： 搜索词B  搜索词A 搜索词D.....

变成上面这个样子难度不大吧，就是做个倒排就行了，好了，我们把一行看成一篇文档，每个搜索词看成一个词，不就是求各个词的相似性嘛，祭出神器Word2Vec，直接计算每个搜索词的词向量，然后计算各个词向量之间的相似性，就可以算出每个词应该推荐的词了。

在这里，我们使用了当前最火的机器学习哦，如果用word2vec的库来实现的话，代码同样不超过20行，呵呵，word2vec我之前的文章也有说过，可以看看底部的链接

4.5 还有其他吗

上面说了4个方法进行相关搜索的推荐，还有其他的吗？只要你肯想，那必然还有啊，比如有些搜索词很长尾，像龙门书局高中物理习题黄冈小状元这种词估计没什么人搜吧，给他做推荐就比较难了，那么如果给他做相关推荐呢？可以找出中心词来，这里的中心词应该算是高中物理习题吧，相当于把这种长尾词按中心词去推荐，如果找中心词呢？这又是一个话题了。

所以别看一个小小的相关搜索系统，要考虑的东西还是很多很多的。

5. 模型MIX

上面说了四种模型，如果使用呢？呵呵，相关搜索不是有很多词嘛，很简单拉，每个模型分几个词，看看哪个模型效果好，哪个模型出来的词用户点得多再调整呗，我们看看京东，搜索资治通鉴的时候他们的相关搜索如下。

我估计啊资治通鉴 中华书局，资治通鉴 柏杨这种就是第一种模型推出来的，就是后继词部分推荐出来的，而史记，二十四史这类应该就是通过协同过滤推荐出来的，至于是哪种协同过滤就不好推测了。

6. 总结

总的来说，相关搜索

• 一类结果是为了更准确的找结果

• 一类是为了扩展搜索，找到更多的东西。

既然这样，就会出现两类相关的技术，当第一类需求，为了更准确的找结果，可以用到搜索系统的query分析上，也可以用来影响搜索结果的排序，为了更好出搜索结果，让搜索系统不断进化。

二第二类属于query的扩展，可以用在搜索广告系统中，广告的结果集一般是没有搜索那么大量级的，所以同样的搜索词，很可能有搜索结果但是没有广告结果，这怎么能忍，如果我们能把搜索词多扩展一点，同样可以推出相关的广告，虽然相关性没有那么强，但至少出来了，出来了就有人点，有人点就有收入啊。

一个小小的相关搜索，用到了不少推荐技术，而进一步把相关搜索做好，可以反馈给搜索系统本身，也可以用来提升广告系统的效果，所以说搜索，推荐，广告永远是分不开的，不管是底层的技术，还是底层的数学模型，还是上层的技术产出，都是可以共用的。

本篇就到这里，后面还会继续相关搜索，主要就是聊聊相关搜索的技术架构和实现方式了，本篇所说的算法模型都是最最基础的，并且在实现的过程中并没有我上面说的那么容易，好像几百行代码就能搞定似的：）实际上相关搜索要是做还是可以做得很深入的。

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相关链接：
基于用户的协同过滤
文本相似性计算