query 改写的意义及主要方法

同义词：增加召回，支持query 改写，并影响排序。（主要是增加对长尾query的召回，优化非点击数据计算的相关性计算）

query改写：改写为有点击的热门query，从而利用上点击特征，获得更好的排序结果。（优化中频query的排序）

同义词的 数据构造（构造的是对齐语料，也是相似度高的一对文本。为两个query，或者两个doc title，或者query_doc。因此可以基于先验知识，或基于点击、语义等计算相似度得到，计算相似度也是query改写的一部分。）：

1）现成的结构化数据或其他搜索结果数据；

2）自身积累的session数据，点击数据。点击数据包括（query_doc、query_hint、query改写、anchor数据、共点击query）

同义词的 挖掘方法：

1）规则

2）统计

3）词向量

query改写：如果作用在于改写为有更多点击数据的query 。则不是生成模型，而是需要以历史query 为召回集，然后计算相似度，来进行排序。query改写的方法也是计算几种相似度的方法。 而计算相似度，无非是要建立两段文本的特征向量，显然基于词是不够的，需要添加其他维度的特征来扩充表达query。而特征向量的几个维度有：

1） 词特征、词性（属性）特征、主题特征

2）点击特征、session数据

3）词向量特征、点击带来的词向量特征（点击doc_title作为一个doc,向量化）