搜索算法工程师必备知识储备

首先我们知道，搜索算法关注的是搜的更准

而搜索算法流程中，我们可以分为这样几步

query理解–>召回–>相关性–>排序

因此这样几个方面是比较重要要求掌握的技术
下面一个一个的讲

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query理解

这里的query理解，可以解释成，如何对用户发出的查询建模、
也是搜索最上层的工作，非常重要

用户的查询方式一般表现为文本，当然现在也有一些多模态的一些query
因此如何对query建模，如果是自然语言层面的话，可以理解成为NLU，即包括，分词，新词发现，词权重，词识别，query改写，同义词替换，意图识别，query纠错等等
例如：

• 纠错改写。针对用户输错的，没输入完全的，内容，进行修正。底层数据库只支持精准搜索，因此需要将query改写到正确的内容下。搜索引擎底层大都使用的倒排索引，只有映射到对应的倒排，才能够找到对应的资源，然而对于用户而言，某些词可能有很多说法，这些都要映射到对的词，才能够实现查询，例如同义词改写、前缀改写、拼音改写等。

• 意图识别。通过分析语义等方式，在一定的类目结构下，识别出具体意图。这个意图识别的目标，大家可以理解为告诉下游，需要在哪个库数据进行搜索。
  传统方法想必很多人其实了解的并不多，但其实是搜索领域内非常常见，通过规则、词典、正则等方式进行识别，准确率高、速度快。
  但是当规则和词典的泛化能力不足，召回率达不到预期。
  用户在这个意图下输入的内容比较复杂，规则和词典难以覆盖：如“劳动节去哪玩”可以是一个电影意图，这里没有指向意图的实体词。
  可以用NLP，通过语义分析的手段，文本分类，达到语义分析的目的，用fasttext，textcnn，bert蒸馏也可以。

• 实体识别。其实和意图识别一样，只不过，粒度更细，但是是词级别的分析，从query中抽取关键的实体，如果说意图识别是为了告诉下游该检索那个数据库，那实体识别就是为了告诉下游，在该数据库下，该检索哪些字段。
  可以有词典匹配，通过词典匹配的形式进行命名实体识别
  也可以用机器学习方法：最大熵、HMM、CRF都是轻量级的模型，预训练+RNN系，甚至是transformer模型则适合后续的迭代更新，但当然的随着模型变得复杂，模型体量会上升，响应时间也会上升。

• 词权重问题。query里面有两个词，两个文档分别匹配到了其中一个词，那谁能靠前？这就要看匹配到什么内容更为重要。如家宾馆，匹配到一个如家酒店和五洲宾馆，如家酒店应该在前，这里就是为了解决这个问题。
  可以有统计的方法，其中tfidf最为常见，而由于query的长度都不长，所以其实就是idf的计算了。
  NLP方法，其实就是序列标注问题的升级版了。

举个例子，一个query进来，首先要做什么？

1. 数据预处理模块：
   大小写转化。
   删除标点符号（当然有的分析会保留标点，但是建议在这个场景下还是去掉更好）。
   繁体转简体。
   数字处理，转中文，转阿拉伯数字，甚至罗马字等吗，部分情况要删除数字。
   长度截断。（总不能让用户输入一本西游记，然后你还在整吧？）
2. 理解模块：
   分词。基操。
   关键词抽取。会涉及丢词、排序等功能。
   命名实体识别。一方面协助用户识别，另一方面可能会涉及数据库查询匹配的内容。在垂搜中比较常见，大搜也有但是相比之下没那么精准和常见。
   紧密度分析，避免由于切词出现错误导致词义偏移的问题，这个其实并不少见，尤其是在人名上，这个是别的精准度会很低，近期的如“武大靖”，会被分为“武大 靖”，“曾舜晞”直接被分为了3个字，挺头疼的。
   非法信息过滤。例如黄色、暴力血腥、反动等。
3. 改写模块：
   同义词改写。上面的吃鸡就要改写为和平精英，这个需要通过同义词挖掘等方式去构造词典实现。
   前缀补全。非常常见，
   丢词和留词。结合上述关键词提取和命名实体识别完成，有些不必要的词汇需要被删除，
   近义词召回。这个召回不是从数据库中召回，而是召回近义词，具体的方法是通过embedding方法转化词汇，然后通过ball tree、simhash的方式召回与之意思相近的词汇，该模式虽然比较激进，但是能一定程度增加召回，有一定效果。
   意图识别。与其说是意图，我更喜欢理解为这是直接针对底层数据结构产生的需要解决的问题，query这是一条，但是数据库有好几个，我们要去哪个数据库搜，这是需要识别的，而这个数据库的设计往往和品类、意图有关，找酒店、找景点都是不同的，所以此时就要进行意图识别，一般地方法是抽象为文本分类，但是很多时候语义本身是无法体现出真实意图的，例如少年的你，语义上其实很难分析出，有时候更复杂的会夹带一些实体识别、词性、词典之类的信息。

召回

召回一般有多路召回机制

文档搜索的话，倒排索引
Dense Retrivial的话有向量召回，一般是双塔
一般召回到集合之后，会考虑相关性过滤，因此涉及到相关性的计算
文本的话有TF-IDF，BM25
图片的话一般用embedding相似度，word2vec
用相关性过滤

排序

使用机器学习模型对召回结果做精细化的排序，Learning To Rank(LTR)。这是搜索系统中最关键的算法，几乎决定了最终的排序效果。常见的算法包括LambdaMart, RankNet, LambdaRank等，至少知道PointWise, PairWise, ListWise等几种算法的分类。深入使用过其中某几个算法。
在排序中，还涉及语义匹配和点击调权等算法，使用过DSSM, DBN等常规的算法。

• PointWise：CTR打分
• pairwise：考虑两者的相对关系了，也就是在构造机器学习模型时，输入应该是两个item的特征，最重的输出应该是两个item的大小关系
• listwise：listwise在pairwise的基础上，不仅要考虑两者之间的关系，而是尝试去考虑整个列表之间的关系，即输入端，我们放入的是所有待排序的item，而在输出端，实质上的输出是其最后的排序，而这个排序实质上是基于内部模型的一个打分系统得到的，有意思的是，这个打分系统里面，不仅会考虑单个被打分item，还会考虑所有输入item的综合信息，这样这个排序就能够体现整个列表下的特性。

DSSM系列似乎是比较流行的方法，但是提取一些特定的特征，有点的时候简单的LR、XGBOOST就能一定程度把问题解决好了

倒排索引构建、网页搜索中的爬虫、网页分析、摘要计算等，也会涉及一些算法。

• 对报表的理解能力：这部分其实更多的是把握离线优化和线上指标的一致性，以及对整个级联系统的认识。最常见的是离线的auc/hitrate涨了，为什么线上的指标没有变化；pv和click涨了，笔数没变是为啥；加一路扩召回了反而线上报表的效果呈负向。

• 对系统模块的了解程度：不同分路召回的作用，如何引入差异性，向量召回如何建模，线上如何检索，召回的merge怎么做。为啥有粗排，粗排为啥用双塔，粗排双塔和向量召回的差别，如何保持精排一致性。精排的序列有哪些，如何解决长序列的效率问题，如何实现online learning，如何进行负采样，如何校准。这中间相关性控制都在哪些地方使用。

• 在当前系统的基础上寻求增量：当auc和hitrate优化不动了，该如何寻求新的指标来指导离线优化；如何平衡扩召回和线上资源的平衡；单价上涨但是笔数不涨如何证明是稳定提升而非波动等。

总结

必备技能：
数据层面：最简单的sql，复杂的到hdfs、hive、spark
模型层面：tensorflow