29、基于模糊匹配的精准高效搜索预测

基于模糊匹配的精准高效搜索预测

在互联网搜索领域，如何准确预测用户的搜索内容是一个重要且具有挑战性的问题。传统方法在计算复杂度和准确性上往往难以平衡，而本文将介绍一种基于模糊匹配的搜索预测技术，它在降低计算复杂度的同时提高了预测的准确性。

传统方法的问题

传统的搜索预测可能会考虑用户的人口统计属性，但这些属性对互联网搜索的影响很小，考虑它们可能导致不准确的结果。搜索历史是有序的项目序列，因此在创建相似用户邻域时，基于字符串的比较是必要的。简单地计算两个用户都选择的结果数量是一种简单但效果较差的方法。而基于字符串的比较，将目标用户的搜索历史表示为 n - 元语法（n - gram），并与其他用户的相应 n - 元语法进行比较。然而，这种方法存在计算复杂度的问题，识别两个字符串数据中最长公共子串的算法复杂度为 O(n²)。

提出的搜索预测方法

为了解决上述问题，提出了一种新的搜索预测技术，其核心是使用模糊匹配，允许在确定搜索历史之间的相似性时考虑人类行为的轻微变化。具体步骤如下：
1. 创建相似用户邻域 ：搜索预测过程围绕创建一个最多包含 k 个搜索行为相似的用户邻域。后台进程会持续扫描搜索引擎用户的总体，寻找比当前邻域中最不相似的用户更与目标用户相似的用户，以更新和优化邻域。相似性通过将目标用户的最近搜索历史与其他用户的完整历史进行局部比对来衡量，局部比对中的间隙和遗漏数量作为距离的度量。
2. 进行预测 ：通过将目标用户的最近搜索历史与邻域中每个用户的完整历史进行局部比对来进行预测。由于在创建邻域时已经进行了局部比对，大部分计算已经完成。对于邻域中的每个用户，局