搜索技术（1）—— 概述与功能架构

1 背景

做搜索引擎有有2年时间了，算是有个基本的入门。决定写一个系列博客，记录下自己所认识的搜索引擎，也希望对新入行的朋友有些帮助。

2 概述

搜索与推荐

互联网上有海量的信息，从互联网上获取信息或娱乐，最主要的2个途径就是搜索和推荐。

• 搜索：是用户主动去查询与获取自己想要的信息，用户有明确的意图，知道自己想要什么。基本所有app的首页，都会有一个搜索框，提供搜索功能。

• 推荐：web或app主动向用户推荐他可能感兴趣的内容，用户从被推荐的内容中，挑选自己感兴趣的内容观看，是一个偏被动的过程。新浪官网首页，淘宝首页等这些页面提供的大量信息，都是推荐，有些是非个性化的，有些是个性化的。今日头条的信息流，也是典型的个性化推荐产品。

搜索与推荐的最大差异，就是主动与被动。

搜索领域

当前搜索推荐都涉及互联网的各个领域，可以简单的粗分成这2类

• 综合领域：像百度、google、搜狗、360等，搜索全网内容，一般叫大搜。一般搜索的内容是互联网上的网页，多数是通过爬虫获取到，通过网页的标题和正文来搜索。
• 垂直领域：像视频、音乐、电商、小说等，只搜索特定领域的内容，一般叫垂搜或小搜。垂域搜索的数据，往往是非常结构化的，比如淘宝里的商品，优酷里的影片信息等，与网页相比，文本偏短。

除此之外，还有像地图、酒店、机票等各种垂直领域的搜索。每个领域都有自己的一些特殊业务诉求。

搜索功能

一般搜索产品都至少包括2个功能：

• suggest（智能提示或联想）：用户在搜索框输入过程中，下拉列表展现的补全结果，猜用户想搜索的内容，用户一旦点击，就可以立即发起搜索请求，减少用户输入动作，提高用户体验。
• 搜索：用户在搜索框输入完内容，点击搜索按钮或回车，看到完整搜索结果。
• 相关搜索（related searches）：google和百度搜索结果页的底部，都有展示相关搜索，即搜索query_a的用户，也喜欢搜索query_b, query_c等。

suggest和相关搜索技术相对简单些，可以算是搜索的一个子集，所以后面不再多介绍。

几个基本概念

首先介绍几个缩写基本概念：

• 缩写

  • query：搜索关键字，也叫keyword

  • doc：被搜索的内容，比如一个网页，一部影响，一件商品，在索引里是一条记录，都叫一个doc

  • QU：query understanding，查询理解，即对query进行分析，得到一些用户意图相关的信息，辅助检索

  • index：索引

  • term：query分词后，每个词，称为一个term

• 正排索引：以doc作为key，以这个doc包含的term或属性信息作为value，就是常规的数据库存储结构。便于通过docId，查询这个doc的属性信息。想像一下，如果要检索出所有包含“apple”的网页，需要将索引里所有doc遍历一遍。

• 倒排索引：与正排相反，以term作为key，以包含这个term的所有doc的ID作为value，构建出的KV结构。如果要检索出包含“apple”的网页，只需要以apple作为key，一把就能取出所有包含apple这个词的网页。

3. 流程和架构

搜索引擎的在线检索架构如图1所示。主要包含以下几个模块：查询理解（QU），基础检索，精排（重排），摘要（高亮、飘红）。除此之外，可能还会有运营干预之类的模块。

垂搜与大搜的架构基本一致。相比大搜，垂搜在某些模块上会简化。比如摘要，垂搜会比大搜简单很多。

• 倒排索引：

下面简单介绍下每个模块的功能

3.1 检索服务（编排）

图1中的检索服务，实际上是个编排模块，接受端侧的搜索请求，负责整个在线检索的流程串通，本身没有实质性的功能。所以，也是其中最简单的一个模块。

编排模型会依次调用查询理解、基础检索、精排、摘要这4个模块，每一个模块的输出，作为下一个模块的输入。

3.2 查询理解（QU）

QU的功能，是对用户输入的query进行分析，以支撑后续的搜索排序效果。

QU的主要功能包括：

• 分词：搜索|是|什么

• 实体识别：人名、地名、影片名、机构名、歌曲名等等

• 意图/需求识别：常见的意图类型包括：问答、新闻、软件下载、视频、小说等

• 同义词识别：

• 查询改写：

• 纠错：搜索阴晴 -> 搜索引擎

• 词权重计算：计算query分词后，每个term的权重是多少

• 核心词选择：query分词后，哪些词是必须命中的，即核心词只要没命中这个内容就不会被搜索出来

• 紧密度分析：query中，相邻两个词之间的紧密关系，是否需要连续命中

QU中很多模块的效果，依赖于NLP能力，例如分词、实体识别、意图识别等。像纠错、改写等，也强依赖于用户的行为日志。

3.3 基础检索

基础检索（粗排）是做第一轮检索，从全量索引中召回网页候选集（例如top1000），并做一个排序。整个搜索的过程，就像是一个漏斗筛选的过程，基础检索是第一次筛选，如果没有被筛选出来，就不会成为本次的搜索结果。

由于基础检索涉及的网页量非常大，对性能要求高，所以一般只用少量最重要的特征，相对简单的策略来做召回。不亦使用太多的特征和太复杂的模型。

检索的过程主要分2步，

• 根据query的核心词term，从倒排索引中取出倒排拉链。每个核心词对应一个倒排拉链，多个核心词的拉链取交，得到基础检索的一个候选集合。

• 对候选集中的每个doc，计算它与query的匹配分数以及doc本身的质量得分，合并后得到一个总的分数并做降序排序。最终，再按一个阈值（例如1000）做截断，作为基础检索的结果。

一个网页是否能被基础检索召回，主要取决于几个因素：1）doc是否满足term倒排求交条件；2）doc与query的相关性得分；3）doc本身的质量（静态特征，与query无关）

3.4 精排

精排是对基础检索召回的结果，做一个更精准的排序。由于基础检索召回的数量有限（1000条以内），相比粗排，精排需要处理的doc数量少了很多，就可以用更丰富的特征，更复杂的算法模型（LTR），以得到更精准的排序效果。

除了使用排序模型，精排也可以使用一些人工策略来调权。

在精排之后，也会根据运营干预的策略，对结果做进一步的调整干预。

最终，根据翻页参数，只返回10或15条结果给上游。

3.5 摘要

精排返回的结果，还要补充些信息，才能在终端界面上展示。例如淘宝搜索结果，需要展示商品的图片、标题、销量等一系列信息。

一般的垂直领域，只要把doc的几个属性展示出来即可。网页搜索比较特殊，一般网页正文很长，但是最终展示的只有简短的三两行文字片段。这个片段，就是网页的摘要信息。摘要模块的主要目标，主要就是从网页正文中，抽取出匹配最好的那一两个片段，并把与query匹配的那些词标红，让用户直观的看到这个网页与query的匹配关系。

4 结束语

上述是在线检索的一个基本流程，每一个模块展开，都有大量的内容。后续展开详解。

搜索技术（1）—— 概述与功能架构

原文：https://www.cnblogs.com/guyj/p/11924843.html