深入搜索引擎--查询（Query）

1.Query的数据分析
   Query即用户在搜索引擎输入查询条件。在通用搜索引擎中，一般是指输入的关键词。而在各类行业或者垂直搜索引擎，还可以输入类目，如优酷网站中可以选择“电影”、“电视剧”这样的类目。在电子商务网站中，各种产品品牌、型号、款式、价格等也是常见的查询条件。
    要分析query中每个term的内容，分词是必不可少的工具。分词算法从最简单的最大正向、最大反向分词算法，到复杂的隐马尔科夫、CRF模型。CRF模型是一种序列标注的机器学习方法。分词算法最关键的是如何得到足够的标注准确的语料库，足够的训练语料是模型成功的基础条件。
    Query按照PV从高到低排序之后。横坐标为query编号，纵坐标是query的PV。从下图可以明显看出，query的PV分布是一个长尾分布。


   每种搜索引擎的query 都有自己的特点。根据query的特点来设计自己的算法和相应产品是非常必要的。例如：百度有很多查询“从A到B怎么走”，“××怎么样”。相信百度正是研究了这些查询，才力推百度“贴吧”和“知道”，“百科”等产品的。通用搜索引擎和电子商务网站的query区别一定很大。例如joyo当当一定有大量书籍名称的查询。而在电子商务网站，有大量类目+属性的查询方式。如何组合的输入条件，准确分析用户意图，保证搜索引擎结果的召回率和准确率是一个挑战。

20-80定律：query 和cache
    我们发现20%的top query，占据了80%的PV流量。如果解决了这20%的query的分析和排序问题，我们就解决了绝大多数流量的问题。
    针对20%的query，我们可以优化搜索引擎的索引结构，尽量直接返回用户需要的信息。在query分析的模块，我们可以存储query的分词、词性标注以及query分类等结果。总之高效利用内存，用内存换取性能的极大提升。


query的分类和“框计算”
   query分类是目前通用搜索引擎必须解决的问题。当你在百度或者google上面输入“××市天气”，会显示天气状态图片、温度等；输入“中石油”直接显示出中石油的股价；输入“航班”直接从航班起点和终点的选择。这也是百度所谓的“框计算”，也就是直接在搜索框完成解析，直达具体的应用。
   如何做分类呢？
   假设搜索引擎已经对网页分类，那么统计每个query下点击的页面分类，把页面类别的概率按照从高到低排列，也就是query的分类。也就可以知道这个query的分类。但是这种只能用在当query的点击数量足够的时候。
   另外一种办法是通过页面分类，用贝叶斯的方法，反推每个query可能属于那些类别。

query的导航
   query的分类其实是导航的一个基本条件。只有当你对query的分类准确，对query中每个term的词性理解准确的时候，导航才真正开始。
    在电子商务网站，如Amazon、京东等网站。准确的导航是非常必要的。
    而准确的导航是第一步。根据用户输入，在导航中体现相关热门推荐，或者个性化推荐，是对导航的更进一步的要求。
    在淘宝搜索产品上，当用户输入关键词，会自动提示相应的类目和属性，并且把热门的类目属性展示在前面，而把相对冷门的类目和属性折叠起来。最大利用网页有限的展示空间。


query suggestiong
   关键词推荐见 http://poson.iteye.com/admin/blogs/1441075。

query与个性化
   说到个性化，必然涉及到对用户数据的收集。根据用户的行为或者设置，分析用户的年龄、性别、偏好等。同样是搜索“咖啡馆”，你在北京和上海搜索得到结果可能差异很大。

    而这些分析数据来源于对每个用户在搜索引擎的行为日志。搜索引擎都会分析每个用户的搜索和点击等行为。存储的时候存在在分布式key-value内存数据库中。

    用户行为不仅仅对个别用户本身有用。大量用户的行为日志，被广泛用于推荐系统的数据挖掘。例如用户在当当joyo上面购买的书籍，就来自于大量用户的购买和浏览记录。推荐系统从常见的关联规则分析，已经进化到各种复杂的图关系分析算法。