电商搜索功能

电商搜索中的query推荐，旨在引导用户探索更多内容或找到特定需求。这一章节将聚焦于query推荐，包括其目标、实现方法以及在不同场景下的应用。query推荐是搜索功能的核心部分，能够显著提升用户体验和业务效果。

目标明确后，query推荐的实现方法主要分为被动触发型和主动推荐型。被动触发型的query推荐，如query suggestion（SUG）和“风向标”，通常基于用户的搜索行为或点击行为触发。主动推荐型如猜你想搜，通常在用户进入搜索页面时自动推荐相关query。

在实现层面，query推荐策略可以根据触发条件分为被动触发型与主动推荐型。被动触发型如query suggestion，主要基于用户当前搜索词的前缀来实时推荐可能的搜索query。这一阶段的召回过程可能通过前缀词典或相似query算法来完成，排序则可以基于历史搜索数据、点击率或使用简单的模型进行预测。例如，淘宝的query sug功能，通过实时性高召回候选query，然后按照历史数据排序。

主动推荐型如猜你想搜，则可能基于用户当前搜索query推荐相关或稍发散的query，或者在浏览过程中推荐用户可能感兴趣但尚未搜索的query。在召回阶段，可以使用用户当前行为作为触发条件，比如通过用户过去搜索过的query或浏览过的商品作为触发点。排序阶段则需综合考虑更多特征和模型，如用户特征、候选query特征以及上下文特征，以实现更精准的推荐。

“风向标”或点击回退query推荐则旨在提升搜索渗透率，引导用户在浏览其他内容后返回搜索页面。这种推荐通常以用户当前点击的商品或其他内容为触发点，通过商品ID到query的映射（i2q、i2i2q、i2q2q）来召回候选query，然后在排序阶段增加特定的特征簇和交叉特征。

Trigger Free的query推荐，如搜索页面的底纹和历史搜索推荐，无需特定触发条件，用户进入页面后即可看到推荐。这种推荐通常基于用户历史行为或整体流行趋势，通过统计用户行为日志或热门搜索话题来生成推荐列表。此外，query push场景主动推送用户感兴趣的query，也是trigger free的一种应用，通过文案推送引导用户打开应用。

在query推荐过程中，冷启动问题是一个常见的挑战，尤其是小场景或新场景。应对策略包括简单的召回方法、不使用模型的初步排序，以及多样性的重排策略。同时，结合用户分层和自监督学习等方法，可以有效缓解数据不足带来的问题。

风险把控同样重要，例如防止涉黄、涉政等敏感话题的query或配图出现。通过准备相关词包或在线识别模型，确保推荐内容的安全性和合规性。