Scira数据分析：搜索行为洞察与用户画像构建
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/scira 引言：AI搜索时代的数据价值挖掘
在人工智能驱动的搜索领域，每一次用户交互都蕴含着宝贵的数据金矿。Scira作为一款现代化的AI搜索引擎，不仅提供强大的信息检索能力，更通过精细化的数据采集和分析体系，为理解用户行为模式和构建精准用户画像提供了坚实基础。
本文将深入探讨Scira平台的数据分析架构，展示如何从海量搜索交互中提取关键洞察，并构建多维度的用户画像体系。
数据采集体系架构
核心数据表结构设计
Scira采用精心设计的数据模型来捕获用户行为数据：
-- 用户基础信息表
CREATE TABLE user (
id TEXT PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
email TEXT NOT NULL UNIQUE,
email_verified BOOLEAN NOT NULL,
image TEXT,
created_at TIMESTAMP NOT NULL,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL
);
-- 会话追踪表
CREATE TABLE session (
id TEXT PRIMARY KEY,
expires_at TIMESTAMP NOT NULL,
token TEXT NOT NULL UNIQUE,
created_at TIMESTAMP NOT NULL,
updated_at TIMESTAMP NOT NULL,
ip_address TEXT,
user_agent TEXT,
user_id TEXT REFERENCES user(id) ON DELETE CASCADE
);
-- 消息交互表（核心搜索行为）
CREATE TABLE message (
id TEXT PRIMARY KEY,
chat_id TEXT NOT NULL REFERENCES chat(id) ON DELETE CASCADE,
role TEXT NOT NULL, -- user, assistant, tool
parts JSON NOT NULL,
attachments JSON NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() NOT NULL,
model TEXT,
input_tokens INTEGER,
output_tokens INTEGER,
total_tokens INTEGER,
completion_time REAL
);
使用量统计系统
// 消息使用量统计表
export const messageUsage = pgTable('message_usage', {
id: text('id').primaryKey().$defaultFn(() => generateId()),
userId: text('user_id').notNull().references(() => user.id, { onDelete: 'cascade' }),
messageCount: integer('message_count').notNull().default(0),
date: timestamp('date').notNull().defaultNow(),
resetAt: timestamp('reset_at').notNull(),
createdAt: timestamp('created_at').notNull().defaultNow(),
updatedAt: timestamp('updated_at').notNull().defaultNow(),
});
// 高级搜索使用统计
export const extremeSearchUsage = pgTable('extreme_search_usage', {
id: text('id').primaryKey().$defaultFn(() => generateId()),
userId: text('user_id').notNull().references(() => user.id, { onDelete: 'cascade' }),
searchCount: integer('search_count').notNull().default(0),
date: timestamp('date').notNull().defaultNow(),
resetAt: timestamp('reset_at').notNull(),
createdAt: timestamp('created_at').notNull().defaultNow(),
updatedAt: timestamp('updated_at').notNull().defaultNow(),
});
关键指标分析框架
1. 搜索行为指标体系
| 指标类别 | 具体指标 | 分析维度 | 业务意义 |
|---|---|---|---|
| 使用频率 | 日均搜索次数 | 时间趋势、用户分层 | 用户活跃度评估 |
| 搜索深度 | 每次搜索查询数量 | 查询复杂度分析 | 信息需求强度 |
| 响应性能 | 平均响应时间 | 模型性能对比 | 用户体验优化 |
| 资源消耗 | Token使用量 | 成本控制分析 | 运营效率优化 |
2. 用户分层分析模型
搜索行为模式洞察
查询模式分析
Scira支持多种搜索类型，每种类型对应不同的用户意图：
| 搜索类型 | 典型查询模式 | 用户画像特征 | 数据价值 |
|---|---|---|---|
| Web搜索 | 多查询组合(3-5个) | 信息寻求者 | 兴趣图谱构建 |
| 学术搜索 | 专业术语+领域限定 | 研究人员/学生 | 专业知识图谱 |
| Reddit搜索 | 社区话题+时间过滤 | 社交媒体用户 | 热点趋势分析 |
| 极端搜索 | 复杂多步查询 | 深度研究者 | 高级需求识别 |
时间序列分析模式
// 历史使用数据查询函数
export async function getHistoricalUsageData({
userId,
months = 6
}: {
userId: string;
months?: number
}) {
const totalDays = months * 30;
const endDate = new Date();
const startDate = new Date();
startDate.setDate(endDate.getDate() - (totalDays - 1));
// 获取指定时间范围内的用户消息数据
const historicalMessages = await db
.select({
createdAt: message.createdAt,
role: message.role,
})
.from(message)
.innerJoin(chat, eq(message.chatId, chat.id))
.where(
and(
eq(chat.userId, userId),
eq(message.role, 'user'), // 仅统计用户消息
gte(message.createdAt, startDate),
lt(message.createdAt, endDate),
)
)
.orderBy(asc(message.createdAt));
}
用户画像构建方法论
1. 基础属性画像
2. 行为特征画像
基于搜索行为的用户分群：
| 用户群体 | 行为特征 | 典型需求 | 产品优化方向 |
|---|---|---|---|
| 信息消费者 | 简单查询、快速获取 | 即时答案 | 响应速度优化 |
| 深度研究者 | 复杂查询、多源验证 | 全面分析 | 搜索深度增强 |
| 专业用户 | 领域特定查询 | 精准结果 | 垂直领域优化 |
| 内容创作者 | 创意激发查询 | 灵感来源 | 创意辅助功能 |
3. 兴趣图谱构建
通过搜索查询分析构建用户兴趣标签体系：
// 兴趣标签提取算法框架
interface InterestTag {
category: string; // 主要分类
subcategory: string; // 子分类
confidence: number; // 置信度
frequency: number; // 出现频率
recency: Date; // 最近活跃时间
}
// 基于搜索历史的兴趣分析
function analyzeUserInterests(searchHistory: SearchRecord[]): InterestTag[] {
const interests: Map<string, InterestTag> = new Map();
searchHistory.forEach(record => {
const categories = extractCategories(record.query);
categories.forEach(category => {
if (!interests.has(category)) {
interests.set(category, {
category,
subcategory: '',
confidence: 0.7,
frequency: 1,
recency: record.timestamp
});
} else {
const existing = interests.get(category)!;
existing.frequency++;
existing.confidence = Math.min(0.95, existing.confidence + 0.1);
existing.recency = record.timestamp;
}
});
});
return Array.from(interests.values())
.sort((a, b) => b.confidence * b.frequency - a.confidence * a.frequency);
}
数据分析应用场景
1. 产品功能优化
基于用户行为数据的产品迭代决策：
2. 个性化推荐引擎
构建基于用户画像的智能推荐系统：
| 推荐类型 | 数据来源 | 算法模型 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 搜索建议 | 历史查询 | 协同过滤 | 输入提示 |
| 内容推荐 | 兴趣图谱 | 内容相似度 | 结果排序 |
| 功能推荐 | 使用模式 | 行为分析 | 界面个性化 |
| 订阅推荐 | 价值评估 | 预测模型 | 转化优化 |
3. 商业价值挖掘
技术实现最佳实践
1. 实时数据处理管道
// 实时数据流处理架构
class DataProcessingPipeline {
private eventQueue: UserEvent[] = [];
private processing = false;
// 事件收集
async trackEvent(event: UserEvent): Promise<void> {
this.eventQueue.push(event);
if (!this.processing) {
this.processQueue();
}
}
// 异步处理
private async processQueue(): Promise<void> {
this.processing = true;
while (this.eventQueue.length > 0) {
const event = this.eventQueue.shift()!;
await this.processSingleEvent(event);
}
this.processing = false;
}
// 单个事件处理
private async processSingleEvent(event: UserEvent): Promise<void> {
// 实时计数更新
await this.updateUsageCounters(event.userId);
// 行为模式分析
await this.analyzeBehaviorPattern(event);
// 实时画像更新
await this.updateUserProfile(event.userId, event);
}
}
2. 隐私保护与合规性
在数据收集和分析过程中，Scira遵循严格的隐私保护原则：
| 隐私保护措施 | 实施方式 | 合规要求 |
|---|---|---|
| 数据匿名化 | 用户标识脱敏 | GDPR/CCPA |
| 数据最小化 | 只收集必要数据 | 隐私设计原则 |
| 用户授权 | 明确同意机制 | 透明度要求 |
| 安全存储 | 加密传输存储 | 数据安全标准 |
未来发展趋势
1. 预测性分析能力增强
timeline
title 数据分析能力演进路线
section 当前能力
实时行为追踪<br/>基础用户分群
使用量统计<br/>简单趋势分析
section 近期规划
预测性用户建模<br/>智能推荐引擎
异常检测<br/>自动化洞察
section 长期愿景
认知行为分析<br/>情感计算集成
自主优化系统<br/>AI驱动决策创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
