搜索的本质：信息获取 （从门户——目录——搜索——推荐）
（ndir）
搜索的应用场景：
1、文档/内容/资源搜索（入口，辅助）
2、个人文档搜索
3、分类/混合搜索
4、搜索提示（关键词，直接结果）
5、标签搜索、主题搜索
6、用户搜索、社交搜索
7、相似内容推荐
8、内部数据检索（反垃圾、运营审核）
9、日志多维分析
10、高维特征匹配
搜索的更多功能
1、匹配摘要/高亮
2、热门搜索提取
3、搜索结果分类
4、拼写纠错
5、相关搜索
搜索结果评估
评估标准：
click(convert),Precision/Recall,MAP（？）,NDCG
用户体验：输入成本，合理排序，重复结果，badcase
评估方式：
人工评估（人工比较、主观定性判断）、离线数据评估（基于历史数据）、在线数据评估（纵向对比，a/btest）
搜索影响因素
内容：数量、覆盖、质量
匹配/检索：分词策略，检索策略
排序：特征，规则/模型
产品形态：入口形态，展示形态，辅助方式
搜索改进策略：检索与排序
匹配/检索策略：
基本分词；模糊分词；检索方式（前缀、匹配度、相似词）；检索模型（布尔模型？，向量空间）
排序策略：
排序特征----文本相似度，文档热度，点击数据， 查询属性等
排序策略----规则排序，学习排序（线性/非线性）
搜索改进策略：数据与产品
内容：
- 内容数量、类目覆盖、人们覆盖
- 高质量内容建设
产品形态：
- 入口：通用 分类
- 展示：内容摘要，匹配理由，内容质量，图片，直接效果
- 辅助功能：提示 ； 纠错 ； 相关搜索 ； 结果分类
搜索改进过程
建立评估标准：在线点击率，离线评估指标
发现问题：产品反馈，用户反馈，数据分析
分析问题：内容，匹配/检索，排序
改进方案：完善内容，改进分词，优化排序
验证效果：人工判定，离线评估，线上验证
用户搜索分布
查询分布：2 8原则
产品搜索数据：
- Top1% keywords——50% searches
- Top10% keywords——80% searches
优化方向：
热门词优化——指标
全局词优化——用户体验
