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从输入到输出,带你快速了解搜索全流程

作者: 发布时间:2019-07-04 09:50

功能作为产品设计中的基础且重要的功能,已经伴随着产品的发展历经了数十年。笔者向我们分析了整个的流程,并做了一个简单的概述。

第一部分:功能是什么?

通过用户的输入,从海量的数据中能够找到与之匹配的信息的功能,称之为。

出生的原因是信息过载,只有大量的数据情况下,才能发挥出应有的价值。假设整个世界只有10条新闻,你想知道标题中含有“中国”的新闻,扫一眼就知道结果了,的功能反而鸡肋。

功能是筛选+Ranking,根据用户的输入确定筛选条件,再根据一定的策略进行Ranking。随着信息的爆炸性以及用户人群的细分,随之诞生了千人千面,结果列表的来源不仅仅跟你的输入相关,还会考虑用户画像,比如你最近的行为带来的一些标签。

为什么需要千人千面?

因为所得的数据量实在是太大了,如果不同人群看到的结果都是一样的,是极其没有效率的。想象一下,一个输入条件有10W 条结果,大多数人看到前三页就极其困难了。

这个时候,用户要么选择放弃;要么选择更精准条件的。第二种方法对用户不是很友好,原因在于用户如何确定真实的意图,不知道该输入什么,无法表述等等。倘若机器可以根据用户的历史进行预测推荐,那么用户的体验会有极大的提升。

第二部分:流程

下图是的流程图,虚线框中的主要是偏后台的工作,需要产品经理有适当的技术积累;剩余部分是会和产品、前端有交互的部分,需要产品经理进行产品设计。

接下来我们就一个个地讲:

第一节:功能确认

第一步:需要确认是否需要该功能

请大家回头看下之所以产生的原因——信息过载,在这里其实就已经隐含了哪些产品需要有功能。划重点:信息。

因此,但凡涉及到有信息度的,数据量较大的,则可以有功能。比如看视频,视频有发布者、视频名称、参演人等等;比如商品,有风格、有品牌、有类型等等;再比如新闻网站,信息量更直观些,也是可以有功能的。

那么哪些产品不需要有呢?常见的是工具属性偏强,主操作信息量较少的产品,比如闹钟、拍照类的产品。

第二步:确认重要性

非常重要: 数据量过大,用户目的相对明确,有某一主题或者更具体的要求,可以极大的提高用户体验,比如:引擎、电商网站。

次级重要: 用户随意性较高,并无较强的目的性,比如:新闻资讯类网站,该部分实效性的要求远高于。

第三步:确认目的

分析用户使用的目的是什么,对结果的定义是什么。

总结出这几点:决定,的输入(类型)、形式以及输出(主准确?主召回?)。

在这里,再简单给大家介绍一下准确和召回的含义:

下图中的0,1分别代表否、是:Actual是实际情况中的数据,Predict是机器预测的数据。

准确率=在所有的数据中,机器预测正确的占比;换句话说,对所有数据来说,机器对了多少?

召回率=在所有准确的数据中,机器预测正确的占比;换句话说,对应该对的数据来说,机器找到了多少个对的?

第二节:输入

输入的类型:文本、语音、图片、二维码等等,由于不同的输入内容,我们对信息的解析,以及后续检索排序都有不同的方法,本文主要讲基于文本(自然语言处理NLP)相关的内容。

其他的我们这边简单讲讲:

如果用户输入是语音的话,那么第一步需要将语音转化为文本语言,然后继续走NLP相关的路径。

如果用户输入时图片,那么需要对图片提取特征,理解并进行。如果是二维码的话,直接跳转到页面,或者直接给结果即可。

输入优化

在用户进行输入的时候,为了方便用户的收入,或者明确用户的意图,我们可以采用以下方法,这些方法可根据实际的产品形态,选择适合自己的。每个方法带来的效果,相信大家都能自己领悟,我们这里不做详细说明。

框内展示格式内容的帮助;

提供建议(自动填充可能的内容);

将部分详情展示出来(多用于电商类产品);

自动纠错;

有结果的相似词;

热门词语;

基于该用户推荐的词语。

第三节:意图识别

判断类型

结果型,的内容有明确的结果的,比如:爱因斯坦出生于什么时候?

段落型,的结果需要用大段文字来表述,比如:人工智能是什么?

展示型,的结果是一些信息的展示,比如商品,职位……

判断意图

意图通常与知识图谱,或者说字典交相辉映。

字典一般包含:词干化,停用词,同义词,一词多义,上下位词语,这些内容。

其中,词干化常常出现在英文的信息中,中文中不太常见;停用词是指词语没有明确含义,比如:了,呢;同义词,比如:自然语言处理与NLP;一词多义,比如:苹果;上下位词,比如互联网是互联网游戏的上位词。

那么字典是用来干嘛的呢,用最通俗的理解就是撞词,如果这个词出现在词表中的,那么这个词所代表的意义就被我们所知道(更厉害一点的就是知识图谱了,这个词的属性,与其他词的关系都可以知道,知识图谱我们之后再讲)。

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