阿里巴巴B2B搜索学习

1.搜索业务

主搜索：商品搜索、商家搜索、采购搜索、app搜索
行业搜索：淘货源、淘工厂、聚好货、主题市场、品牌馆等

2.优势

由于用户多，需求强烈，收益大，所以功能、场景、架构做到极致高效。

代码复用性强：基础通用功能进行组件抽象化

组件通用性好：一些组件或者组件进行组合的服务，适用更多场景，支持更多功能

转化效果好：算法做的比较深入、细致

3.搜索技术架构

架构分为三部分：离线、实时、在线。

离线

NLP文本分析：Natural Language Processing，基于自然语言处理进行文本分析，提取特征

ODPS-MPI：Open Data Processing Service，阿里自己开发的开发数据处理服务，也就是基于Hadoop/MapReduce来跑大数据量的任务，进行机器学习、数据挖掘等工作

ODPS-UNIV：理解应该是一个web平台，来管理复用计算模块、计算任务，如任务调度，输入输出的设置，模块复用等

Dump平台：Universe数据中心生成的离线索引，通过dump平台传到线上搜索引擎

实时

实时部分针对用户行为进行处理反馈，实现个性化

Pora平台用户实时分析：基于Storm的流式计算平台，通过用户行为进行实时收集和分析，及时更新用户特征

Antispam平台内容分析：更新offer特征（offer就是一条返回内容，可以是一个商家、或者一个商品），像标题、交易状态发生变化时重新计算offer的特征，通过dump平台的增量流程，将数据更新到线上搜索引擎

TT实时数据源：淘宝研发的日志收集和分发系统–TimeTunnel

在线

在线搜索引擎接收线上请求，返回排序结果。

SP查询计划：search plane，将查询请求分发给各个平台，对各平台返回结果进行拼串

QP平台：Query Parse

Ups平台：猜测是User parse service，获取用户特征

Isearch平台：搜索引擎，维护索引，接收query，匹配文档，返回结果

4.Query分析

query分析很重要，能更精确的返回用户需要的结果。流程有：

拼写纠错

分词、属性标注

语义归一：同义词标准化

分类：query意图分类，如是搜商家的、或者是泛查询、或者是搜商品

聚类：我理解是用于query扩展，对长尾query给出与其相关更精确的query，扩大召回，提高准确率

个性化：用户历史行为的使用

用到query分析的产品很多，开发就使用了上文提到的代码组件化、功能通用化的思想，如下图，基本小功能模块化，小模块组合成较大的模块，支持不同的应用。



后面的应用场景就不再记录了。

学习资料

http://www.infoq.com/cn/presentations/b2b-search-field-algorithm-challenges
http://www.aliyun.com/product/odps/ http://www.searchtb.com/2012/11/pora.html