电商搜索的算法逻辑给我讲一下?较普通的 模糊搜索,有多少用户转化率的提升?

1. 电商搜索的算法逻辑给我讲一下?较普通的 模糊搜索,有多少用户转化率的提升?

电商搜索的算法逻辑主要包括以下几个步骤:

  1. 用户查询解析:将用户输入的查询进行分词处理,去除停用词等无关信息,并进行同义词扩展,以得到更准确的查询意图。

  2. 商品匹配度计算:根据用户查询的关键词与商品属性、标题、描述等进行匹配度计算,常用的算法有TF-IDF(词频-逆文档频率)和BM25(Okapi Best Match 25)等。

  3. 结果排序:根据商品的匹配度得分,对搜索结果进行排序,通常采用降序排列,让最相关的商品排在前面。

  4. 用户反馈调整:根据用户的点击、购买行为等反馈数据,对搜索结果进行调整,提升搜索的相关性和个性化推荐效果,比如根据用户的历史行为向其推荐相似或相关的商品。

  5. 广告推荐:将一定比例的广告商品插入到搜索结果中,根据广告主的出价、商品质量等因素,进行相关性排序。

至于模糊搜索,它可以在用户查询关键词中包含一定的错误、拼写错误或者近义词,通过模糊匹配来获取相关结果。常用的技术有拼写纠错、同义词扩展、近似词匹配等。

对于用户转化率的提升,具体的提升幅度会受多个因素影响,包括算法的精度和准确度、搜索结果的排序质量、推荐的个性化程度等。一般来说,较普通的模糊搜索算法可以提升用户的搜索体验,使用户更容易找到感兴趣的商品,从而提高用户的转化率。但实际效果需要根据具体的业务场景和实施情况来评估。

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