搜索詞維度的產(chǎn)品方案

目標(biāo)

目前搜索業(yè)務(wù)除了搜商品之外,我總結(jié)為都是輸入為query,輸出為根據(jù)query推薦的信息灸芳。比如"搜索導(dǎo)航"輸出的是一堆類目id和屬性id, "搜索提示"輸出的是query相關(guān)根據(jù)算法提供的score排序, "熱搜詞"輸出的是與query相關(guān)的熱門搜索, "你可能會(huì)搜產(chǎn)品"輸出的是對(duì)應(yīng)中心詞怀骤。這些產(chǎn)品可以統(tǒng)一成一張以query詞key,collum為算法輸出的query特征Hbase表虚循。在這張表中,除了存儲(chǔ)一些算法數(shù)據(jù),還可以插入query維度的相關(guān)特征信息比如pv;uv;gmv等。 根據(jù)這張表, 我能很方便的管理算法的abtest功能,搜索詞的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能,所有搜索詞相關(guān)產(chǎn)品工程實(shí)現(xiàn)可以對(duì)接這張表,算法開發(fā)的搜索詞的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)也可以接入這張表碳想。

Hbase表設(shè)計(jì)如下

query ? 導(dǎo)航類目id ? 導(dǎo)航屬性id ?搜索提示算法score1 ? 搜索提示算法score2 ?相關(guān)搜索詞.......


衣服 ? ?10001 ? ? ? ? ? 10048 ? ? ? ? ? ? ?1.6 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1.7 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 冬季衣服 ,冬季女裝


褲子 ? ?10003 ? ? ? ? ? 10048 ? ? ? ? ? ? ?1.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2.0 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ....


包包 ? ?10006 ? ? ? ? ? ?10048 ? ? ? ? ? ? ?1.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ....

搜索相關(guān)算法產(chǎn)品的query為網(wǎng)站的歷史搜索詞, 可以通過(guò)添加列添加對(duì)應(yīng)的內(nèi)容摩幔。由于Hbase 面向列存儲(chǔ)的,可以橫向擴(kuò)展,只要有query維度的算法產(chǎn)品需求凸郑,我們可以添加一列,算法工程師可以把query對(duì)應(yīng)的值存在這個(gè)列中。這樣對(duì)于搜索業(yè)務(wù)開發(fā)取對(duì)應(yīng)的算法數(shù)據(jù)非常方便玫恳。在這個(gè)搜索詞特征表的基礎(chǔ)下辨赐,設(shè)想的算法出數(shù)據(jù),工程組裝數(shù)據(jù)并展示給用戶的流程如下:

為什么需要搜索詞特征表

以前接到搜索詞維度的需求是,都是算法產(chǎn)出的數(shù)據(jù)通過(guò)人肉的方法(熱搜詞推薦,xxx告訴我redis地址或者接口)給工程人員纽窟,獲取干脆工程人員自己維護(hù)一份算法數(shù)據(jù)(導(dǎo)航和搜索提示)肖油。這樣的結(jié)果是,開發(fā)過(guò)程是非常高效的單兵作戰(zhàn), 但是后期有算法人員需要優(yōu)化的時(shí)候,就會(huì)研究整個(gè)具體的工程(比如svn up一個(gè)搜索提示的工程,然后開始debug),這樣并不適合快速算法更新迭代。假如采用上述的方式,算法開發(fā)只需要對(duì)接Hbase表, 根據(jù)對(duì)算法工程師的調(diào)研,他們產(chǎn)生最終算法數(shù)據(jù)生成一個(gè)文件給我,和把這些數(shù)據(jù)插入到Hbase的成本是一樣的臂港。那么從搜索業(yè)務(wù)工程師的角度而言,只要了解算法產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的Hbase列,那么導(dǎo)航森枪、搜索提示等搜索詞維度工程的初始化操作也都是統(tǒng)一的,那就是從表中select某個(gè)列,然后開始處理。

搜索詞特征表其他功能

既然這張搜索詞特征表可以存儲(chǔ)算法數(shù)據(jù)审孽, 那也可以把計(jì)算搜索詞pv,uv,gmv看做一個(gè)“算法”县袱,存儲(chǔ)搜索詞對(duì)應(yīng)的pv,uv,gmv等數(shù)據(jù), 接下來(lái)這張表的結(jié)構(gòu)可以演變成如下:

query 導(dǎo)類目id 導(dǎo)航屬性id 提示算法score1 提示算法score2 相關(guān)搜索詞 ? ?pv ? ?uv ? ? ?gmv


衣服 ? ?10001 ? ?10048 ? ? ? ?1.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1.6 ? ? ? ? ? ? ? ? 冬季衣服 ? ? ?112 ? 12 ? ? ?32


褲子? ? 10002 ? ?10001 ? ? ? ?1.7 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ....


包包? ? 10004? ? 10003 ? ? ? ?1.8 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ....

對(duì)于搜索詞的算法產(chǎn)品, 幾乎都需要搜索詞的pv,uv,gmv數(shù)據(jù)。 上一節(jié)提到算法開發(fā)可以很方便的輸出到搜索詞特征表, 那么我們把這些數(shù)據(jù)存在這張表, 算法工程師的輸入也可以來(lái)自這張表, 這對(duì)算法開發(fā)的工作也很有幫助佑力。我了解到算法團(tuán)隊(duì)一般用spark跑算法數(shù)據(jù),這樣做的結(jié)果是spark工程中的輸入和輸出都是同一個(gè)地方,可以簡(jiǎn)少代碼維護(hù)工作式散。這樣做的結(jié)果如下:

其他衍生功能

如果算法開發(fā)有abtest需求, 搜索詞工程(搜索提示,導(dǎo)航)處理之前可以獲取abtest配置信息,這個(gè)配置信息包括走哪個(gè)算法(對(duì)應(yīng)Hbase列),還包括打點(diǎn)信息(自定義參數(shù))打颤。從kafka日志系統(tǒng)獲取這些打點(diǎn)數(shù)據(jù)分析后,可以計(jì)算出該搜索詞在該算法下的表現(xiàn)如何暴拄。這個(gè)表現(xiàn)結(jié)果還是插入到搜索詞特征表,那么算法的總體表現(xiàn)可以通過(guò)特征表畫出曲線圖看到算法結(jié)果编饺。最終的搜索詞query產(chǎn)品的規(guī)劃如下:


希望有搜索業(yè)務(wù)的相關(guān)開發(fā)或者產(chǎn)品提出意見(jiàn),針對(duì)query分析的相關(guān)業(yè)務(wù),如何有一個(gè)更好的方式統(tǒng)一起來(lái)乖篷。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市透且,隨后出現(xiàn)的幾起案子撕蔼,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖秽誊,帶你破解...
    沈念sama閱讀 211,123評(píng)論 6 490
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件鲸沮,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡锅论,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)讼溺,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,031評(píng)論 2 384
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)棍厌,“玉大人肾胯,你說(shuō)我怎么就攤上這事竖席。” “怎么了敬肚?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 156,723評(píng)論 0 345
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵毕荐,是天一觀的道長(zhǎng)。 經(jīng)常有香客問(wèn)我艳馒,道長(zhǎng)憎亚,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,357評(píng)論 1 283
  • 正文 為了忘掉前任弄慰,我火速辦了婚禮第美,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘陆爽。我一直安慰自己什往,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,412評(píng)論 5 384
  • 文/花漫 我一把揭開白布慌闭。 她就那樣靜靜地躺著别威,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪驴剔。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上省古,一...
    開封第一講書人閱讀 49,760評(píng)論 1 289
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音丧失,去河邊找鬼豺妓。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛布讹,可吹牛的內(nèi)容都是我干的琳拭。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,904評(píng)論 3 405
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼描验,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼臀栈!你這毒婦竟也來(lái)了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起挠乳,我...
    開封第一講書人閱讀 37,672評(píng)論 0 266
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎姑躲,沒(méi)想到半個(gè)月后睡扬,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,118評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡黍析,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,456評(píng)論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年卖怜,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片阐枣。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,599評(píng)論 1 340
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡马靠,死狀恐怖奄抽,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情甩鳄,我是刑警寧澤逞度,帶...
    沈念sama閱讀 34,264評(píng)論 4 328
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站妙啃,受9級(jí)特大地震影響档泽,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜揖赴,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,857評(píng)論 3 312
  • 文/蒙蒙 一馆匿、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧燥滑,春花似錦渐北、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,731評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)。三九已至羽历,卻和暖如春焊虏,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背秕磷。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,956評(píng)論 1 264
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工诵闭, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人澎嚣。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,286評(píng)論 2 360
  • 正文 我出身青樓疏尿,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親易桃。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子褥琐,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,465評(píng)論 2 348

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容