搜索优化中常用AI模型

原创已于 2025-09-09 15:55:10 修改 · 333 阅读

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于 2025-09-02 15:58:43 首次发布

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搜索优化和推荐系统有重叠但侧重不同：搜索更强调精准匹配用户查询意图，而推荐更多是发现用户可能喜欢的内容。所以回复需要紧扣“搜索”这个场景，突出如何理解查询语义、排序结果。

得从搜索流程的核心环节切入：查询处理、召回、排序。每个环节都有对应的AI模型。传统TF-IDF和BM25是基础，但现在主流肯定是向量化和语义模型，比如BERT和双塔模型，这点必须强调。还得提到重排序和混排，因为实际系统是多阶段 pipeline。

产品搜索优化是现代电商平台和内容平台的核心竞争力，AI模型在其中扮演了至关重要的角色，早已超越了简单的关键词匹配。其核心目标是：理解用户的真实搜索意图，并返回最相关、最令人满意的结果。

以下是在产品搜索优化中常用的AI模型和技术，通常它们会被组合使用，形成一个多阶段的搜索和排序系统。

一个现代化的搜索系统通常分为三个主要阶段，每个阶段都应用了不同的AI模型：

查询处理（Query Processing）：分词，理解用户搜索词的含义。
召回/检索（Retrieval / Candidate Generation）：从海量商品中快速找出可能相关的候选集（比如从100万商品中先找出1000个相关的）。
排序（Ranking）：对召回的商品进行精准排序，将最可能点击和购买的商品排在最前面。

在这个阶段，目标是让机器“读懂”用户输入的搜索词。

1. 自然语言处理（NLP）技术
- 拼写纠错（Spelling Correction）：使用编辑距离（Edit Distance）、基于统计语言模型（如N-gram）或序列到序列（Seq2Seq）的深度学习模型来纠正拼写错误，例如将“iphnoe”纠正为“iphone”。
- 查询改写（Query Rewrite）：使用同义词挖掘和实体识别模型来扩展查询。例如，将“苹果手机”改写为“iphone”，将“NB”识别并改写为“New Balance”。
- 意图识别（Intent Classification）：使用文本分类模型（如FastText, BERT） 来判断用户搜索的是商品、品牌、还是功能属性，或者是在问问题。例如，搜索“如何清洗球鞋”的意图是寻求攻略，而非直接购买。
2. 语义理解
- 词嵌入（Word Embedding）：如Word2Vec、GloVe，将词语映射到向量空间，使得语义相近的词（如“咖啡”和“咖啡豆”）向量也相近，用于扩展语义。
- 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）：如BERT及其变体（如RoBERTa, ALBERT），可以深度理解查询的上下文语义。例如，能理解“苹果”在“苹果手机”中指的是品牌，在“红苹果”中指的是水果。

这个阶段要求速度快，通常使用倒排索引技术，但AI大大提升了其召回质量。

1. 向量化召回/语义召回
- 这是当前的主流技术。使用双塔模型（Dual Tower Model）：
  - 查询塔（Query Tower）：将用户搜索词（经过BERT等模型编码）转换为一个向量。
  - 物品塔（Item Tower）：将商品标题、描述、属性等信息转换为一个向量。
- 通过近似最近邻搜索（ANN） 技术（如FAISS, HNSW），在海量商品向量中快速找到与查询向量最相似的Top N个商品向量。这可以找到那些没有包含搜索词但语义高度相关的商品。例如，搜索“送给小朋友的生日礼物”，可以召回玩具、绘本、童装等。

这是AI模型最集中的阶段，目标是综合上百个特征，预测用户对每个商品的偏好程度。

1. 传统机器学习模型（用于初版排序）
- 逻辑回归（Logistic Regression, LR）：基础模型，可解释性强，常与大量手工特征工程结合。
- 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT/XGBoost/LightGBM）：在很长一段时间内是排序模型的主流，能高效处理表格型数据，自动学习特征组合。
2. 深度学习模型（用于大规模精细化排序）
- ** Wide & Deep ：Google提出的经典模型，结合了Wide部分（记忆能力，处理稀疏特征如ID类特征）和Deep部分**（泛化能力，处理稠密特征如向量），非常适合推荐和搜索场景。
- DeepFM / DCN：这些模型改进了Wide & Deep，能更好地自动学习特征之间的高阶交叉组合，减少特征工程的工作量。
- 行为序列建模：
  - DIEN（Deep Interest Evolution Network）：阿里的模型，不仅分析用户的历史行为（点击了哪些商品），还模拟用户兴趣的动态演化过程，能更精准地捕捉用户的当前意图。
- 多任务学习（Multi-Task Learning）：
  - 使用MMoE等结构，让一个模型同时学习点击率（CTR）、转化率（CVR）、点赞、收藏等多个目标，最终通过综合权重进行排序。这避免了单独优化CTR可能带来的“标题党”问题，让结果更符合商业目标。

视觉搜索（Visual Search）：使用卷积神经网络（CNN） 如ResNet提取用户上传图片的特征，然后在商品图片库中进行向量化检索，实现“以图搜物”。
个性化搜索：将用户的长期兴趣（画像）和短期行为（本次会话中的点击）作为特征输入到排序模型中，使得不同用户搜索同一个词得到的结果是不同的。
强化学习（Reinforcement Learning）：用于探索与利用（Exploration & Exploitation），偶尔给一些排名不高的新品曝光机会，收集反馈数据，从而优化长期的用户体验。

一个现代化的产品搜索系统是多种AI模型的集大成者，其典型技术栈可以概括为：

阶段	核心目标	常用AI模型与技术
查询处理	理解语义，纠正错误	NLP技术（拼写纠错、NER）、BERT、Word2Vec
召回	快速初筛	倒排索引、双塔模型 + ANN（FAISS/HNSW）
排序	精准打分	GBDT（LightGBM/XGBoost）、Wide & Deep、DeepFM、DIEN、多任务学习