注：轉(zhuǎn)自于有贊

1. 搜索算法總體架構(gòu)

在上篇文章(工程篇)中, 我們介紹了有贊搜索引擎的基本框架. 搜索引擎主要3個部件構(gòu)成. 第一, hadoop集群, 用于生成大規(guī)模搜索和實時索引; 第二, ElasticSearch集群, 提供分布式搜索方案; 第三, 高級搜索集群, 用于提供商業(yè)搜索的特殊功能.

商業(yè)電商搜索由于搜索的特殊性, 獨立的ElasticSearch集群是無法滿足多樣的算法需求的, 我們在搜索的各個部件上都有相應(yīng)的算法插件, 用于構(gòu)建商業(yè)電商搜索引擎的算法體系.

1.1 索引過程

創(chuàng)建索引過程從原始數(shù)據(jù)創(chuàng)建倒排索引的過程. 這個過程中我們對商品(doc)進行分析, 計算商品靜態(tài)分, 并對商品進行相似度計算. 商品的靜態(tài)分對于提升搜索引擎質(zhì)量起到至關(guān)重要的作用, 相當于網(wǎng)頁搜索的pagerank, 想象一下如果沒有pagerank算法, 網(wǎng)頁搜索的質(zhì)量會有多么差. 在電商搜索中, 最常見的問題是相似商品太多, 必須在建立索引過程中就對商品間的相似度進行預計算, 以便在檢索過程中進行有效去重.

創(chuàng)建索引的過程如下.

step 1. 計算每個doc的靜態(tài)分
step 2. 計算兩兩doc的相似度
step 3. 根據(jù)相似度和其他信息對數(shù)據(jù)進行分庫
step 4. 建立ES索引

1.2 檢索過程

檢索過程是搜索引擎接收用戶的query進行一系列處理并返回相關(guān)結(jié)果的過程. 商業(yè)搜索引擎在檢索過程中需要考慮2個因素: 1) 相關(guān)性 2) 重要性.

相關(guān)性是指返回結(jié)果和輸入query是否相關(guān), 這是搜索引擎基本問題之一, 目前常用的算法有BM25和空間向量模型. 這個兩個算法ElasticSearch都支持, 一般商業(yè)搜索引擎都用BM25算法. BM25算法會計算每個doc和query的相關(guān)性分, 我們使用Dscore表示.

重要性是指商品被信賴的程度, 我們應(yīng)該吧最被消費之信賴的商品返回給消費者, 而不是讓消費之自己鑒別. 尤其是在商品充分競爭的電商搜索, 我們必須賦予商品合理的重要性分數(shù), 才能保證搜索結(jié)果的優(yōu)質(zhì). 重要性分, 又叫做靜態(tài)分, 使用Tscore表示.

搜索引擎最終的排序依據(jù)是:

Score = Dscore * Tscore

即綜合考慮靜態(tài)分和動態(tài)分, 給用戶相關(guān)且重要的商品.

檢索的過程大致抽象為如下幾個步驟.

step 1. 對原始query進行query分析
step 2. 在as中根據(jù)query分析結(jié)果進行query重寫
step 3. 在as中使用重寫后的query檢索es
step 4. 在es查詢過程中根據(jù)靜態(tài)分和動態(tài)分綜合排序
step 5. 在as中吧es返回的結(jié)果進行重排
step 6. 返回結(jié)果

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下面幾章闡述幾個重點技術(shù).

2. 商品靜態(tài)分計算技術(shù)

在電商搜索引擎里面商品的靜態(tài)分是有網(wǎng)頁搜索里面的pagerank同等的價值和重要性, 他們都是doc固有的和查詢query無關(guān)的價值度量. pagerank通過doc之間的投票關(guān)系進行運算, 相對而言商品的靜態(tài)分的因素會更多一些. 商品靜態(tài)計算過程和pagerank一樣需要解決如下2個問題: 1. 穩(wěn)定性. pagerank可以保證一個網(wǎng)站不會因為簡單鏈接堆砌可以線性提升網(wǎng)站的排名. 同樣, 商品靜態(tài)分的計算不可以讓商品可以通過增加單一指標線性增加分值(比如刷單對搜索引擎的質(zhì)量的影響).
2. 區(qū)分度. 在保證穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上商品靜態(tài)分要有足夠的區(qū)分度可以保證同樣搜索的條件下, 排在前面的商品的質(zhì)量比排在后面的商品的質(zhì)量高.

我們假設(shè)商品的靜態(tài)分有3個決定性因素, 1.下單數(shù), 2. 好評率 3. 發(fā)貨速度

靜態(tài)分我們使用Tsocre表示, Tscore可以寫成如下形式:

Tscore = a * f(下單數(shù)) + b * g(好評率) + c * h(發(fā)貨速度)

a,b,c是權(quán)重參數(shù), 用于平衡各個指標的影響程度. f,g,h是代表函數(shù)用于把原始的指標轉(zhuǎn)化成合理的度量.

首先, 我們需要尋找合理的代表函數(shù).

1. 首先對各個指標取log. log的導數(shù)是一個減函數(shù), 表示為了獲得更好的分數(shù)需要花費越來越多的代價.

2. 標準化. 標準化的目的讓各個度量可以在同一區(qū)間內(nèi)進行比較. 比如下單數(shù)的取值是0~10000, 而好評率的取值為0~1. 這種情況會影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和方便性, 為了消除指標之間的量綱的影響, 需要進行數(shù)據(jù)標準化處理, 以解決數(shù)據(jù)指標之間的可比性.最常用的標準化方法是z-score標準化方法.

z-score 標準化方法

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這種方法非常不穩(wěn)定, 假設(shè)一個奇異點是第二大的值的1000倍, 會讓大部分的值都集中在0~0.01, 同樣失去了歸一化的目的.

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(圖三: log-zscore歸一化)

最后, 選擇合適的權(quán)重 經(jīng)過log-zscore歸一化以后, 我們基本上吧f,g,h的表示的代表函數(shù)說明清楚. Tscore = af(下單數(shù)) + bg(好評率) + c*h(發(fā)貨速度), 下一步就是確定a,b,c的參數(shù). 一般有兩個方法:

a) 專家法. 根據(jù)我們的日常經(jīng)驗動態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù);
b) 實驗法. 首先在專家的幫助下賦一個初始值, 然后改變單一變量的方法根據(jù)abtest的結(jié)果來動態(tài)調(diào)整參數(shù).

3. 商品標題去重

商品標題去重在電商搜索中起到重要作用, 根據(jù)數(shù)據(jù), 用戶通過搜索頁購買商品80%選擇搜索的前4頁. 商品標題的重復會導致重要的頁面沒有含金量, 極大降低了搜索的購買率.

舉個例子:

Title1:美味/香蕉/包郵/廣東/高州/香蕉/banana//無/催熟劑/

Title2:美味/香蕉/廣東/高州/香蕉//非/粉蕉/包郵/

首先, 進行特征向量化

這里用到 "bag of word" 技術(shù), 將詞匯表作為空間向量的維度, 標題的每個term的詞頻作為這個feature的值. 以這個例子來說. 這個詞匯的維度為: 美味(0), 香蕉(1), 包郵(2), 廣東(3), 高州(4), banana(5),無(6), 催熟劑(7),非(8),粉蕉(9) 位置: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

Title1: 1,2,1,1,1,1,1,1,0,0
Title2: 1,2,1,1,1,0,0,0,1,1

這個每個title都用一個固定長度的向量表示.

再次, 計算兩兩相似度

相似度一般是通過計算兩個向量的距離實現(xiàn)的, 不失一般性, 在這里我們使用1-cosine(x,y)來表示兩個向量的距離. 這是一個"All Pair Similarity"的問題, 即需要兩兩比較, 復雜度在O(n^2). 在商品量巨大的時候單機很難處理. 我們給出兩種方法用于實現(xiàn)"All Pair Similarity".

方法一: spark的矩陣運算.

rddRows = sc.parallelize(["1 0 2 0 0 1", "0 0 4 2 0 0"])

rddRows.map(lambda x: Vectors.dense([float(each) for each in str(x).split(" ")]))  
mat = RowMatrix(rddRows)

simsPerfect = mat.columnSimilarities()  

方法二: map-reduce 線性方法. 這個方法參考論文"Pairwise Document Similarity in Large Collections with MapReduce". 可以實現(xiàn)幾乎線性的時間復雜度. 相對于矩陣運算在大規(guī)模(10億以上)pair similarity 運算上面有優(yōu)勢. 這個方法簡單的描述如下: 首先, 按照倒排索引的計算方式計算每個term到doc的映射. 比如3個doc:

doc1 = 我 愛 北京  
doc2 = 我 北京 天安門  
doc3 = 我 天安門  

轉(zhuǎn)化為倒排格式, 這個需要一次mapper reduce

我     -> doc1, doc2, doc3
愛     -> doc1
北京   -> doc1, doc2
天安門 -> doc2, doc3 

然后, 對于value只有一個元素的過濾掉, 對于value大于2個doc的兩兩組合:

doc1,doc2 <---- from: 我     -> doc1, doc2, doc3  
doc1,doc3 <---- from: 我     -> doc1, doc2, doc3  
doc2,doc3 <---- form: 我     -> doc1, doc2, doc3  
doc1,doc2 <---- from: 北京   -> doc1, doc2  
doc2,doc3 <---- from: 天安門 -> doc2, doc3  

最后, 對于輸出進行聚合,value為重復次數(shù)和兩個doc乘積開根號的比.

doc1,doc2 -> 2/(len(doc1)*len(doc2))^1/2 = 0.7  
doc1,doc3 -> 1/(len(doc1)*len(doc3))^1/2 = 0.3  
doc2,doc3 -> 2/(len(doc2)*len(doc3))^1/2 = 0.3  

對于2個title1, title2, 如果X(title1, title2) > 0.7 則認為title1和title2相似, 對于相似的兩個doc, 靜態(tài)分大的定義為主doc, 靜態(tài)分小的定義為輔doc. 主doc和輔doc分別建庫.

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區(qū)別于網(wǎng)頁搜索(網(wǎng)頁搜索直接將輔doc刪除), 我們將主doc和輔doc分別建庫. 每一次搜索按比例分別搜主庫和輔庫, 并將結(jié)果融合返回. 這樣可以保證結(jié)果的多樣性.

4. 店鋪去重

店鋪去重和商品標題去重有點不同. 由于電商特定場景的需要, 不希望搜索結(jié)果一家獨大, 這樣會引發(fā)強烈的馬太效應(yīng). 店鋪去重不能使用如上的方法進行. 因為上面的方法的主要依據(jù)是文本相似, 在結(jié)果都相關(guān)的前提下, 進行適當?shù)娜∩? 但是店鋪去重不是這樣的特性.

設(shè)想一下, 如果我們根據(jù)店鋪是否相同, 把同一店鋪的商品分到主庫和從庫中, 如下圖所示.

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A和B代表不同的店鋪.

在搜索香蕉的時候, 的確可以控制A店鋪結(jié)果的數(shù)量, 但是在搜索"梨"的時候就錯誤的吧B店鋪的梨排在前面了(假設(shè)A:梨比B:梨靜態(tài)分高).

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搜索的過程每個桶平均分攤搜索任務(wù)的25%, 并根據(jù)靜態(tài)分合并成一頁的結(jié)果. 這樣同一保證結(jié)果的相對順序, 又達到了店鋪去重的目的.

如上圖所示, 搜索"香蕉", 雖然A店鋪有10個滿足需求的結(jié)果, 但是每頁搜索醉倒只有5個結(jié)果可以展示.

query分析與Query改寫技術(shù)

上面介紹了幾個建立索引過程中幾項技術(shù), 檢索過程中的關(guān)鍵技術(shù)有很多. 其中最著名的是query分析技術(shù). 我們使用的query分析技術(shù)主要包括核心詞識別, 同義詞拓展, 品牌詞識別等等. query分析技術(shù)大部分都是NLP研究范圍, 本文就不詳細闡述很多理論知識. 我們重點介紹同義詞拓展技術(shù). 這個技術(shù)一般都需要根據(jù)自己的商品和和用戶日志特定訓練, 無法像分詞技術(shù)和品牌詞識別一樣有標準的庫可以適用.

同義詞拓展一般是通過分析用戶session日志獲取. 如果一個用戶輸入"蘋果手機"沒有得到想要的結(jié)果, 他接著輸入"iphone", 我們在"蘋果手機"和"iphone"之間創(chuàng)建一個轉(zhuǎn)移關(guān)系. 基于統(tǒng)計, 我們可以把用戶query創(chuàng)建一個相互聯(lián)系的權(quán)重圖.

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用戶輸入query "蘋果手機", 根據(jù)query分析, "蘋果手機"有 "iphone"0.8, "iphone 6"0.5 兩個同義詞. 0.8和0.5分別表示同義的程度. 我們想要"蘋果手機", "iphone", "iphone 6" 3個query同時輸入, 并且按照同義的程度對不同的query賦予不同的權(quán)重. ElasticSearch提供的BoostingQuery可以支持這個需求. 參考: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/boostingquery_clauses.html

原始query:

{
    "query" {
        "match": {
            "query":"蘋果手機"
        }
    }
}

改寫后的Query

{
  "query": {
    "should": [
        { "match": {
            "content": {
                "query": "蘋果手機",
                "boost": 10 
            }
        }},
        { "match": {
            "content": {
                "query": "iphone",
                "boost": 8
            }
        }},
        { "match": {
            "content": {
                "query": "iphone6",
                "boost": 5
            }
        }}
    ]
  }
}

其他比如核心詞識別, 歧義詞糾正等方法差不多, 本文不做詳細闡述.

其他

商業(yè)電商搜索算法另外兩個重要技術(shù), 一個是類目體系建立和應(yīng)用,另一個是個性化技術(shù). 這個兩項技術(shù)我們還處在探索階段. 類目體系我們主要使用機器學習的方法進行訓練, 個性化主要通過用戶畫像進行Query改寫來實現(xiàn). 等我們上線有效果在與大家分享.

小結(jié)

搜索算法是一個非常值得一個電商產(chǎn)品持續(xù)投入的技術(shù). 一方面我們技術(shù)人員要有良好的技術(shù)背景, 可以借鑒很多成熟的技術(shù), 避免重復造輪子; 另一方面, 每個產(chǎn)品的搜索都有自身的特點, 需要深入研究產(chǎn)品的特性給出合理的解決方案. 本文給出的案例都具有代表性, 靈活的運用搜索的各方面的技術(shù). 另外, 商業(yè)搜索非?？粗赝度氘a(chǎn)出比, 我們也需要在眾多方案中尋找捷徑. 比如我們在做類目體系時候, 沒有投入大量的人力資源用于標注數(shù)據(jù), 而是通過爬蟲爬取其他電商的數(shù)據(jù)進行參考, 從而節(jié)省了80%的人力資源. 由于筆者能力有限, 文中的方案不保證是問題的最優(yōu)解, 如果有指正, 請聯(lián)系筆者(hongbin@youzan.com).