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今天我只讲搜索引擎的一个小模块，所以上半部分我先讲一下搜索引擎的基本模块。这个图是我在培训京东内部员工和团队产品经理的时候画的。目前无论是网页搜索还是电商平台搜索，或者各种垂直搜索，都可以简单描述成这样的一个结构。

摘要中，产品搜索分为四个部分：

1.协助用户输入，提高用户表达需求的效率；

2.理解用户意图和用户输入，这涉及到自然语言和数据挖掘方面的知识。目前一般的用户输入方式还是关键词，语音、图片等交互方式还没有普及。都试试吧，尤其是APP和TV。受限于关键词交互模式的客户端，在积累对用户交互的理解。但还是需要理解用户输入的是什么。比如搜索“红豆”，在淘宝上第一个结果是红豆男装，在京东上则是粮油调味品，这是不同平台对大部分用户需求的理解；

3.检索返回的内容，并根据理解用户意图的模块提供的信息进行精准的检索和排序；

4. 呈现：页面结构、视觉和交互设计，承载返回的内容。

今天的内容只是第1点中的其中一个产品：

在阿里巴巴\淘宝叫下拉框推荐，在京东叫自动完成，在雅虎起到输入法的作用，提高搜索效率。因为推荐和搜索产品都是战略性产品，所以基本都和数据挖掘有关。下拉框推荐词的数据来源包括三部分。

淘宝、京东最初采用的是最多数据策略，虽然某个词的搜索量很大，需求也比较分散（基于目前消费者还是用短词来表达意思的现状），但能最大程度满足大多数人的需求。一个包含当前搜索框输入内容的词列表，按照PV从大到小排序，配合一些反作弊策略就可以了。

我在打造现在的京东海外站搜索产品​​，特别是英文站的下拉框推荐词数据源的时候，是直接抓取亚马逊的数据，然后在京东上查询、下载商品的，这也是Most的策略。

一开始都是追求“最”，平台的马太效应形成后，流量不精准的问题必然导致走向个性化的想法，比如在京东搜索框输入“RY”，下拉框推荐的词都是“荣誉”，但在淘宝上，却有“R语言”。

战略产品的差异，有时候并不是双方技术上的差异下拉框搜索词，而是平台和消费者行为数据的不同，而走向个性化，是上面提到的三种数据战略中的后两种。

7月8日晚间小流量发布会的设计就是为了挖掘数据，探索实时个性化策略。

如果用户搜索“nike ”，那么下次搜索时搜索“”的概率是704/4648=15.1%；如果用户下次搜索时输入“”，则应该提示用户“”。同时观察同一个用户的数据，有一个收敛的意图，类似这样：

因此我们挖掘出很多词对，形成数据源，根据用户之前的关键词表达，实时推荐相关词汇。例如：

这是挖掘出来的词对数据源，有了它，当用户在搜索框输入“五”字时，就可以推荐“十三香”这个词。在做实时个性化推荐之前，所有京东用户在搜索框输入“五”时，看到的都是同样的下拉框推荐：

产品假设和数据挖掘都是根据历史用户行为得出的猜测，7月8日上线，流量不大，后续数据拭目以待。

【问答环节】

问：这是所有在线用户同时搜索的关键词吗？可以理解为搜索“尿布和啤酒”吗？

A：肯定不是，京东每天的成交量是一个巨大的数字，大家都知道这意味着什么，数据挖掘和策略产品不是特别容易理解，就是一个访问会话，进去，搜索很多词，点一堆商品，买或者不买几件，然后关闭就结束了

Q：这个值是当前所有在线用户点击的关键字吗？

A：不会，你们网站所有用户行为都会被记录，但是因为是商品搜索，我们只用关键词搜索来尝试，当你在京东任意地方点击某个商品，然后返回首页时，有一个推荐商品的名字“猜你喜欢”会变。

Q：那可以理解为，根据两个单词在对话中一起出现的次数（按顺序），虚拟出这两个单词之间的相关性，然后根据输入的Q2分词，按照相关性排序，按顺序进行。有没有什么单词推荐？

A：通过“十三香”所有搜索中其他词条的数据，探究词条之间的相关性。

问：你们目前是否使用平台上收集的所有数据来提供推荐？是否有计划根据当前的用户资料/类别/行为进一步完善推荐？

A：如果只是一两个，那没有统计意义。但其实战略性的产品很有意思，比如我们去年做了一个价格模型，结合业务的努力，到去年年底京东服饰部门的日均人民币就提到了。

Q：有没有什么推荐的入门书籍？

A：搜索和推荐这类产品需要很多知识，你可以先看一些技术书籍，这对以后的工作很有帮助。

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