搜索技术中的关键问题探讨

引言

在信息爆炸的时代，搜索技术作为连接用户与海量信息的桥梁，其重要性不言而喻。从召回相关信息到对结果进行排序，再到处理一系列衍生问题，搜索技术涵盖了多个关键环节。本文将深入剖析搜索技术中常见的召回、排序以及其他相关重要问题，旨在为该领域的研究与实践提供一个整体的 Framework 视角~

一、常见召回通路及其作用

在搜索场景中，召回通路是从海量数据中筛选出与用户查询相关信息的重要途径。不同的召回通路各有其独特的原理与适用场景，相互配合以提高召回的全面性与准确性。

1. 基于关键词的召回：这是最基础的召回方式。通过分词工具将用户输入的查询语句拆分成独立的词语或词组，然后在数据存储中通过模糊匹配或精确匹配的方式，查找包含这些关键词的记录。例如，在电商搜索中，用户输入“运动鞋”，系统便会找出所有包含“运动鞋”这个关键词的商品信息。它能快速匹配与用户查询字面相关的信息，为后续的处理提供基础数据。
2. 倒排索引召回：预先构建倒排索引数据结构，将文档中的每个词映射到包含该词的文档列表。当用户输入查询并分词后，系统根据分词结果在倒排索引中快速定位到包含查询词的所有文档。以图书搜索系统为例，对于“人工智能”这个词，倒排索引会记录所有包含该词的图书信息，大大提高了召回效率。
3. 语义召回：利用自然语言处理技术中的预训练语言模型，如BERT、ERNIE等，来理解用户查询的语义。这些模型能学习到词语的语义表示和上下文关系，将用户查询和文档内容分别输入模型得到语义向量表示，通过计算向量之间的相似度，找出语义上与查询相关的文档。比如用户搜索“拍照效果出色的手机”，语义召回可理解用户需求并召回相关内容，弥补了关键词召回只关注字面匹配的不足。
4. 个性化召回：依据用户的历史行为数据，如搜索历史、浏览记录、购买记录等，构建用户兴趣模型。当用户进行搜索时，基于兴趣模型召回与用户兴趣相关的内容。例如，经常浏览摄影器材的用户，在搜索“相机”时会优先看到符合其兴趣偏好的相机推荐，提高了搜索结果的精准度和用户满意度。
5. 知识图谱召回：通过数据抽取、知识融合等技术构建知识图谱，将实体及其关系进行结构化表示。当用户搜索时，利用知识图谱中的信息进行推理和联想，召回相关实体和知识。例如，用户搜索“爱因斯坦”，知识图谱召回不仅能返回其个人信息，还能关联其科学成就、相关人物等信息，提供更丰富的知识类信息。
6. 协同过滤召回：将用户 - 物品的交互数据构建成二维矩阵，使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算用户之间或物品之间的相似度。基于用户相似度，将相似用户喜欢的物品推荐给目标用户；基于物品相似度，将与目标用户已交互物品相似的其他物品进行召回。如电商平台中，根据用户购买行为的相似性进行商品推荐。

二、召回结果的排序方法

通过召回通路获取的大量候选结果，需要进行排序才能将最相关、最优质的信息展示给用户。以下是几种常见的排序方法：

1. 词频 - 逆文档频率（TF-IDF）排序：TF-IDF由词频（TF）和逆文档频率（IDF）组成。TF表示一个词在文档中出现的频率，频率越高说明该词对文档内容的重要性可能越大；IDF反映一个词在整个文档集合中的稀有程度，一个词在越少的文档中出现，其IDF值越高。通过计算每个文档中查询关键词的TF-IDF值之和来衡量文档与查询的相关性，值越高则相关性越强，文档排序越靠前。
2. 基于位置的排序：考虑关键词在文档中出现的位置，认为关键词出现在文档的开头、标题、摘要等位置时，文档与查询的相关性更高。为不同位置设定不同的权重，如标题位置权重为0.5，正文开头段落权重为0.3，正文其他位置权重为0.2，根据关键词出现位置的权重总和来对文档排序。
3. PageRank算法排序：最初用于网页排序，基于网页之间的链接关系来衡量网页的重要性。在文档排序中，将文档类比为网页，文档之间的引用、链接等关系类比为网页链接。一个文档被其他重要文档引用的次数越多，说明它越重要。PageRank算法通过迭代计算每个文档的重要性得分，得分越高的文档在排序中越靠前。
4. BM25算法排序：是一种基于概率模型的排序函数，综合考虑了词频、文档长度、逆文档频率等因素。通过调整参数来平衡这些因素对文档相关性的影响，能够更准确地衡量文档与查询的相关性。BM25算法为每个查询关键词计算一个相关性分数，然后将文档中所有关键词的分数相加得到文档的总相关性分数，分数越高则文档排序越靠前。
5. 机器学习排序：利用机器学习算法，结合多种特征，如TF-IDF值、位置特征、文档长度、PageRank得分等，来训练一个排序模型。通过对大量已知相关性的文档进行标注，将这些数据作为训练集，让模型学习如何根据各种特征来预测文档与查询的相关性，从而对新的文档进行排序。

三、多路召回的执行与合并策略

多路召回是同时采用多种召回策略，从不同角度筛选出与用户查询相关的候选集，再将这些候选集进行合并和排序的过程。

1. 多路召回的执行过程：首先，根据业务场景和数据特点，选择多种合适的召回策略，并为每个召回策略设置相应的参数。然后，各个召回策略并行执行，从各自的数据源中筛选出与用户查询相关的内容，生成独立的候选集。这些候选集可能存在重复的项目，也可能包含不同侧重点的相关内容。
2. 常见的合并策略：
   • 去重合并：直接将各个召回策略得到的候选集合并在一起，然后去除其中重复的项目。适用于对召回结果的准确性要求不是特别高，且不同召回策略的结果重叠度较低的场景。
   • 加权合并：为每个召回策略分配一个权重，根据权重对各个候选集中的项目进行综合评分。权重的设置需根据业务需求和不同策略的效果进行调整，最后按照综合得分对所有项目进行排序。
   • 分层合并：先对召回策略进行分层，根据策略的重要性或召回结果的质量，将其分为不同层次。首先合并高层策略的候选集，得到一个初步的结果集，然后再将低层策略的候选集逐步合并到这个结果集中，并根据不同层次特点进行处理。
   • 基于规则的合并：根据业务规则和特定条件来决定如何合并候选集。例如，规定某些特定类型的项目必须优先展示，或者根据用户的某些特征来调整不同候选集项目的展示顺序。
   • 基于模型的合并：使用机器学习模型来进行合并。将各个召回策略的结果以及相关特征作为模型的输入，通过训练模型来预测每个项目的最终得分，从而确定合并后的排序。

四、其他常被讨论的关键问题

1. 冷启动问题：
   • 用户冷启动：新用户加入系统时，缺乏历史行为数据，难以进行个性化召回和推荐。解决方法包括利用用户注册信息进行初步分类和推荐，或提供热门商品、通用内容引导用户产生行为，积累数据。
   • 物品冷启动：新上架的商品、新发布的文章等没有用户交互数据，难以被有效推荐。可通过物品的属性信息与已有热门物品进行关联推荐，或利用内容相似性将新物品与相似的已有物品关联。
   • 系统冷启动：新开发的系统没有任何数据积累时，可先采用基于规则的推荐，如按照物品的热度、流行趋势等进行推荐，同时积极引导用户和物品产生交互，快速积累数据。
2. 数据稀疏性问题：用户 - 物品交互数据往往非常稀疏，导致难以准确挖掘用户兴趣和物品之间的关系。解决方式包括使用矩阵分解等技术对稀疏矩阵进行降维处理，填充缺失值；结合其他数据源来补充信息，提高模型的准确性。
3. 可解释性问题：随着深度学习等复杂模型在召回和排序中应用越来越广泛，模型的可解释性变得愈发重要。可采用基于规则的模型、局部可解释模型等，通过生成简单易懂的规则或解释来展示模型的决策过程。
4. 长尾效应问题：少数热门物品占据了大部分的交互数据，而大量的长尾物品很少被关注到。可采用基于内容的推荐、基于知识图谱的推荐等方法，挖掘长尾物品的特征和价值，增加其曝光机会。
5. 实时性问题：在新闻推荐、股票信息推送等场景下，需要快速响应用户的最新行为和实时数据变化，及时更新召回和推荐结果。可使用流处理框架实时处理用户行为数据，结合缓存技术快速更新推荐结果。
6. 召回和排序的权衡问题：召回阶段要尽可能多地获取相关候选集，排序阶段要对这些候选集进行精准排序。需根据业务场景和系统资源，通过实验和调优来确定合适的召回数量和排序策略，平衡两者关系。