分类: 知识 常识词典 编辑 : 常识 发布 : 08-16

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搜索推荐系统是如何实现的？用户在搜索过程中，向用户提供建议或者推荐，这样的系统如何实现？4 个答案

答案 1：

搜索推荐，最常见的实现方式是通过带有用户ip或者其他标识的搜索日志来进行训练做出的推荐。用户搜索过哪些词理解为一般性购物车推荐的商品购买即可。例如，某用户，搜索过齐秦、张雨生，张学友，某用户搜索过-，张学友，黎明等等。因为搜索其实是一个弱用户行为，用user base冷启动的话效果太差，所以没必要考虑user base，直接上item base就可以了。简单的说，搜索建议和一般电商的also buy非常的相似，可以借鉴那边的产品设计和算法实现。推荐《探索推荐引擎的秘密》系列 tiny4.org/blog...

答案 2：

这主要涉及计算两个query的相似度。有好几种算法：1. 每个query会产生一个搜索列表，由url组成，这些url的点击率不同，那么每个query就可以建立成一个由url组成的向量，每个url的权重是点击率。那么两个query相似度就可以用两个url向量的相似度度量。2. 可以根据用户：比如搜索了这个词的人也搜索那个词，这个没有上面的准确，但也可以提供一种相似度3. 可以用query返回的url对应的网页的内容相似度来度量。

答案 3：

Andrei Broder在斯坦福的计算广告学课程有一个lecture讨论了这个问题，可以看一下

答案 4：

可以读一读《集体智慧编程》的前几章中推荐算法的部分，简单易懂好用。

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