什么是下拉框推荐

在我们使用各种app（飞猪）想要搜索我们想要的东西，假设我想要上海迪士尼的门票，那么精确的query是“上海迪士尼门票”，要打7个字，如果在你输入“上海”的时候app就推荐了query“上海迪士尼门票”，你不需要继续输入，直接点击这个query就ok；再举个例子，你不小心输入了“dishi”，app帮你自动纠错并推荐了“迪士尼门票”等query，对于用户来说，体验是不是一下就变好了，降低了我们输入的成本。

这就是下拉框推荐，也称为suggest-sug。搜索场景中，搜索list页的query大部分是从sug引导过去的，这就意味着sug推荐的query好坏对后续链路的转化有着重要影响，sug不仅要推荐用户想要的query，还要确保搜索能承接住这个query，保证有搜索结果。

如何召回

1. 前缀召回-根据用户的输入前向匹配召回-上海：上海的景点、上海的酒店、上海
2. 包含召回-召回的query包含用户输入-迪士尼：上海迪士尼门票、香港迪士尼乐园
3. 分词包含召回-召回的query包含用户输入的分词结果，由分词的粒度决定召回效果-杭州一日游：杭州灵隐寺一日游、杭州西湖一日游
4. 字召回-分词包含召回中最细粒度分词
5. 拼音前缀召回-shang：上海、上海迪士尼-尚海：上海、上海迪士尼
6. 简拼召回-hz：杭州
7. 中英召回-杭z：杭州、杭州的景点
8. 英文前缀召回-the twin：the twin tower
9. 英文分词召回-twin tower：the twin tower
10. 英文包含召回-twint：the twin tower
11. 模糊召回-上海迪迪士尼：上海迪士尼乐园、上海迪士尼门票
12. 向量召回：基于用户输入query的向量与库中向量进行匹配并根据相似度进行排序-成本高效果一般
13. 生成式模型：基于用户的输入自动补全，可以产生库中没有的query，但很难满足线上的rt要求，且易产生搜索承接不住的query。但是可以离线保存这些query，扩充候选query库，并离线检测这些query搜索是否接得住

如何排序

1. 排序模型：很多wide-deep模型都可以直接用，构建的特征包括两个大类：离散特征+连续特征。
   1. 离散特征主要是你召回query的相关特征：sug页uctr、pctr、结果页的（30天、15天、7天、3天）uctr、pctr、l2o、用户输入与召回query直接拼接之后的uctr等。用户输入与召回query之间的包含关系：如分词包含、前缀包含等
   2. 连续特征主要是用户的输入和你召回的query之间的关系：用户query与召回query的拼接等
   3. 额外特征：模型毕竟是黑盒的，所以最终排序的分数需要额外增加一些策略特征，如对召回的酒店query计算与用户之间的距离、对3天的uctr额外增加权重等
2. 根据专家经验进行排序：如用户在北京输入“杭州”，可以离线人工构建一些泛 意图query如“杭州的酒店”、“杭州的景点”、“杭州一日游”、“北京到杭州的机票”、“灵隐寺”、“杭州西湖”...到机票的query是构造的排序，目的地的景点可以根据用户历史搜索的热度进行排序

如何纠错

• 用户输入错误是很常见的情况，和输入法、query特征都有关系，如很多用户都会把“迪士尼”输成“迪斯尼”，把“恭王府”输成“公王府”，图1中全部使用了“迪士尼”进行了召回，图2中只有前两个query使用纠正之后的“恭王府”进行召回，其余还是用“错误”的“公王府”进行召回，如果没有纠错模型，召回的query并不是用户想搜的，用户还需要重新输入，相当于增加了用户的搜索成本，所以纠错模块是相当需要的。
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• 纠错模型：相关链接-中文文本纠错调研 - nghuyong。离线构建训练集训练模型，再对用户历史输入query进行预测，筛选不同，人工校验，存入纠错库，预处理阶段对用户输入query进行修改。另一方面，专家经验也是相当重要的，可以基于用户输入的频率、点击率等输入产生一批候选待纠错query，一般这个量级不会很大，外包校验就ok。

业务结合

1. 意图识别：构建意图库，对用户输入的query进行意图识别，并根据意图+专家经验进行不同的候选query的召回排序是很有必要的，下图，用户输入目的地意图“北京”，携程的做法是：构造一批泛意图query-目的地+酒店、景点、一日游等；目的地热门景点；北京的热门酒店。对于景点意图-poi-“灵隐寺”，做法是：poi+附近酒店、一日游；精准酒店；query普通召回。敢打赌，经过AB实验，这样搭配的策略该意图的点击率会比一般召回的点击率是高的，因为一些明确意图下，很难猜准用户的精确意图，泛化意图更能收敛，或者说用户也不知道具体自己要搜啥，那就看下大家都在搜啥。站在用户的角度，如果用户输入一个精准酒店名，该配什么样的策略？我觉得精准酒店+该精准酒店附近的酒店（给出附近酒店与精准酒店的距离，并基于距离、评分、价格等因素排序）就比较合适。
2. 与工程结合，实时的定坑能力：无论在携程，还是在飞猪、美团，会有各种各样的大促活动，如随心飞，酒店打折等活动，产品运营需要对一些query进行定坑配置，如用户输入目的地“法喜寺”时，想要在坑位3配置“打卡拍照攻略”，线上能实时生效，这就需要和工程端联合开发这种能力，并把这种配置试试读取到线上
3. 基于用于行为推荐：如果用户今天已经点击过某个query或者搜索过某个酒店，当再次搜索相关query时，是不是应该把用户历史行为相关的query放在前面呢？！就类似于默认页推荐吧
4. 基于所有用户行为推荐：当用户搜索目的地“上海”时，在当前城市“上海迪士尼乐园”是个热度很高的query，放在前面推给用户一般是不会错的
5. 异地搜索query推荐：用户在杭州输入“北京”，用户是存在交通意图的，所以“杭州到北京的机票”“杭州到北京的火车票”一般点击还挺高的
6. 推荐query的丰富度：如上图所示，推一个干干的query是不是显得太单一了，可以根据不同类型的query去构建不同的标签，如POI-景点排名、景点特色；酒店-酒店标签、与用户距离等 
7. 确保推荐的query在结果页是有结果的或者能解析的，这就需要和搜索端进行联合，sug端利用搜索端的日志进行query的筛选
8. 确保sug页的top1与结果页的top1是相同的。举个例子，用户输入“鼓楼”，sug推荐第一个是“南京鼓楼”，用户点击“搜索”进入结果页的第一个是“西安鼓楼”，这就是不统一的，会给用户错觉，所以这部分明显意图的识别sug端要和搜索端联合起来。

评价指标

1. sug uctr：最直观的指标，点击算法推荐的query的用户占比。100个用户请求1000次，60个用户点击过推荐的query，uctr=60%
2. sug pctr：相对准确的指标，点击算法推荐的query的pv占比。100个用户请求1000次，50次点击过推荐的query，pctr=5%。问题在于用户逐字输入“hangzhou”，相当于8次请求，及时最后点击了，pctr也只有1/8
3. 用户输入的平均字长：越短表明越好
4. 用户输入的平均时长：越短表明越好
5. sug无结果率：用户输入query的无结果率。
6. list页的无结果率：用户点击sug推荐的query之后，在list页无结果的占比
7. sug ppctr：我自己命名的指标，最精确的指标，用户每一次完整输入才算一次请求，逐字输入“上海迪士尼”时相当于1次输入，而不是5次输入，这样计算是最精确的。
8. list页uctr：sug引导的结果页的uctr。点击sug推荐的query之后进入list页（结果页），结果页的商品是搜索推荐的，推荐的好坏将直接影响用户的点击，但是sug推荐词的好坏也是会影响点击，所以有影响，但只是间接影响。
9. list页pctr：sug引导的结果页pctr，和list页uctr的原理差不多，还是间接影响因素
10. l2o：sug引导的query的下单率。更间接的因素
11. list页pv来自sug的占比：sug页点击率越大，这个占比就越大

监控指标

1. 上述指标的监控
2. query粒度的搜索量、点击率指标：这个很重要，提升sug的uctr几乎是最重要的任务，你可以从高搜索量低点击率的query入手，对这部分query进行优化召回排序，这样也可以快读定位问题
3. query type粒度的搜索量、点击率指标：比query粒度更粗一些，上面提到有意图链路召回排序利用专家经验构建的必要性，这部分指标可以让你快速发现定位基于专家经验的召回排序问题。例如发现目的地意图的点击率明显低于其他意图，那就需要对目的地意图的召回排序进行针对性优化
4. query粒度下用户点击习惯指标： 用于监控用户在该输入下喜欢点击的query排序，如统计所有用户输入“北京”时的点击情况，发现用户更喜欢点“北京的酒店”、“北京环球影城”等query，“北京的酒店套餐”几乎没人点，那就可以考虑把“北京的酒店套餐”这个query替换成别的query。这部分数据还可以用于猪搜场景下的“猜你想搜”模块，很通用的用户点击行为数据。
5. sug推荐用户不点的指标：用户最终输入“上海”，且点击了搜索按钮，但在输入“上”时，sug已经推荐了“上海”这个query，但用户还是没有点，这说明这部分用户的习惯是点击搜索按钮或者输入法的返回键