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百度計算用戶需求的方法

文章作者:易捷網站制作公司編輯    文章來源:深圳網站制作公司-易捷網絡

框計算的目標是為用戶提供基于搜索框的一站式搜索服務。舉例來說,當用戶在搜索框中輸入非誠勿擾時,系統就能明確該query有尋求電視節目視頻、電影視頻、查找影評、參與討論及查看相關新聞等需求,然后將這些不同的需求分配給最優的內容資源或應用進行處理,最終精準高效地將滿足這些需求的結果展現給用戶。圖1展示了框對query非誠勿擾的滿足情況。從上面的分析中,我們不難看出,框計算的第一步,就是識別出一個query具有哪些需求,而這正是需求分析要完成的任務。非誠勿擾的框計算結果需求分析是框計算的入口,因為只有分析出query的需求,才能更好地展現出相應的結果來滿足用戶的需求。

因此對query的需求分析得越準確、覆蓋的query準多,用戶的滿意度則越大。需求分析是框計算中最重要也是難度最大的地方之一。識別query的需求,最容易想到的方法是查詞表。比如將所有的電影、電視劇名都事先收集起來,放到詞表中,只要用戶輸入該詞表中的詞,就能識別出一個query是否有尋找視頻的需求。這種方法的優點是快,但缺點非常明顯:首先,這種方法只能將query劃分為2個維度,要么有視頻需求,要么沒有視頻需求。但很多視頻的名字,具有多方面的含義,在視頻上面只是其中一個微弱的含義,如果直接出視頻需求,則會極大地傷害用戶。比如,有一個廣告片的名字叫百度一下,這個廣告片可能60%以上的用戶都不熟悉,如果這60%以上的用戶輸入百度一下,直接給出一個名為百度一下的視頻觀看結果,則這60%以上的用戶會感覺非常困惑。

其次,這種方法不能很好地滿足大部分用戶的需求。用戶在尋找視頻時,表述方法是多種多樣的,比如:士兵突擊全集、士兵突擊高清、士兵突擊全集在線觀看等,這3個query都具有強烈的尋找視頻需求,但通過查表的方法,卻無法識別出該需求。再次,這種方法對電影、電視劇外的視頻需求無法滿足。有視頻需求的往往不止電影、電視劇,流行或新聞時效性的很多東西,都具有強烈的視頻需求。比如:西單女孩、中關村男孩、釣魚島撞船、朝韓炮擊等,多數用戶往往都有查看相關視頻的需求。最后,這種方法缺乏預測性,識別出的query數量有限。即對于詞表中的詞條,能夠識別出視頻需求,但詞表外詞條,無法識別出視頻需求。因此,如果詞表的規模為N,則最多只能識別出N個query具有視頻需求。從上面的分析中,我們可以總結出,一個好的需求分析方法,至少要滿足如下需求:1)具有很高的準確率以及召回率,即能在識別出90%以上query需求的同時,又能保證識別出來的需求,95%以上都是正確無誤的;2)具有良好的預測能力,即能夠準確地預測出未知query的需求;3)具有識別需求與解析字段功能,即在識別出query需求的同時,還能高效地從中解析出所需信息。

首先,用戶query表述方式的多樣性給需求分析帶來了不少困難。比如,關于尋找天氣這一種需求,用戶就有上百種不同的表達方式。其次,相近query可能具有截然不同的需求。比如:從北京到上海車距與從北京到上海車票,前者具有較強的自駕需求,而后者具有較強的火車時刻查詢需求。而同樣為明星,王菲、張學友,都具有強烈的視頻、圖片等需求,而李開復、張亞勤等科技明星,從用戶的需求來看,最強烈的需求是尋找百科信息,而非視頻、圖片。最后,用戶輸入的query往往使用自然語言進行表述,有時還包含縮略與拼寫錯誤,比如:5新加坡元=?美元、5人名幣等于多少美元等。這些客觀存在的問題,都加大了需求分析的難度。

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