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　　垂直搜索引擎和个性化推荐各有什么特点？它们在实际应用中是什么关系？文章将为你解读。

　　谈垂直搜索引擎和个性化推荐，绕不开AI。AI已经众所周知了。虽然起源于AlphaGo，在围棋界声名鹊起，但人工智能的商业应用流行的是无人驾驶，百度、谷歌这样的搜索引擎，让今日头条变得丰富的个性化推荐等等。

　　以上三者中，无人驾驶在正式商业化之前就以普及闻名，而另外两者则渗透到了我们生活的方方面面。

　　我们对搜索最基本的理解和诉求是，不了解就不用多说，不用提问。个性化推荐是不以个人意志为转移的，因为我们无权决定是否推荐产品，推荐哪些产品。

　　今天就来说说“搜你所想”的垂直搜索引擎和“想你所想”的个性化推荐引擎的应用逻辑。

　　垂直搜索引擎应用的三个阶段大多数人对搜索引擎的第一反应可能是Google或者百度，因为我们习惯了主动查询百度里的一些内容，对方几乎已经达到了响应请求的能力。这不是我们今天要讲的垂直搜索引擎。

　　垂直搜索引擎(Vertical search engine)是网站/APP中提供的搜索窗口，允许用户通过搜索关键词直接到达目标内容。比如淘宝搜索“书包男的肩膀”，搜索结果和搜索词几乎一样。在资讯APP中搜索“香港”，会带来很多与之相关的新闻。

　　如果人们稍加注意和思考，他们可能会想搜索“香港”。结果会怎样？这就是搜索引擎的秘密。你的话的满意度是一个搜索引擎好不好的标准。在我看来，搜索包括三个阶段：搜索词输入阶段、搜索结果呈现阶段和搜索结果自定义调整阶段。

　　以搜索“香港”为例，说明垂直搜索引擎的三个阶段。

　　阶段1:搜索词输入阶段是用户表达意愿和需求的阶段。在搜索框中输入香港的过程中，用户可能会错误地输入“香江”、“香港”等。这时候，搜索引擎需要做的就是对搜索词进行语义分析，以识别用户的搜索意图，并进行自动纠错，也就是理解用户想要什么，努力做到“用户可以犯错，但不能答错”。同时，搜索框底部会出现一系列与“香港”相关的提示，如“香港20周年晚会”、“香港20周年阅兵”等与“香港”相关的内容，减少用户输入时间，提高用户输入效率。

　　阶段2:搜索结果呈现阶段。这里必须引入两个概念：召回率和搜索准确率。

　　召回率就是用户想要的东西是否都被搜索出来了。网站明明有这个产品却没有出现在搜索结果里，说明召回率不足。

　　而搜索精度就是搜索到的东西是否是用户想要的。当用户在搜索提示中点击“香港20周年晚会”时，出现的搜索结果应该是与之相关的，会全部搜索出来。

　　 “智能分拣”是另一个不得不提的概念。在返回给用户的搜索结果中，是否与香港20周年晚会相关的最佳搜索结果排名靠前。

　　阶段3:用户定义的搜索结果调整。在这个阶段，用户根据自己的意愿对搜索结果进行排序和过滤。比如我只想看“香港20周年联欢晚会”最后11个小时发布的视频，这是一个用户筛选搜索结果的过程，可以更快更好的找到目标搜索结果。

　　我已经提到了垂直搜索引擎的三个应用阶段。下面说说如何个性化推荐应用。

　　个性化推荐应该只注重个性化还是多元化推荐？今日头条可以凭借一款非常简单的移动产品，迅速攀升到资讯类第一的位置。得益于其领先的个性化推荐技术，其“你关心的是头条”的定位足以体现个性化推荐策略对今日头条的意义。淘宝把个性化推荐做到了极致，首页的每一个模块都是个性化的影子，几乎想让每一个用户沉浸其中。

　　即使今日头条和淘宝产品已经有完善的关于我的用户画像，可以根据我的喜好进行推荐，但我的使用率越来越低。原因如下：

　　没有多样性。以今日头条为例。我此刻就是喜欢看军事新闻，但是写下来的推荐内容一直都是军事新闻。我的意图是什么？不能让我吃惊。淘宝，我现在想买一条裤子，但不代表我对好看的上衣不感兴趣，所以如果推荐里有让我眼前一亮的上衣，我会选择货比三家一段时间。因为优秀的个性化推荐不是用户看过之后接下来推荐什么。但需要多样性和新鲜感才能给用户惊喜感，远比简单的同类推荐复杂。无论是资讯还是电商产品，部分用户“挂机”时都会有一些盲目性和娱乐性。这时候有惊喜感的产品推荐，可以大大提升用户的好感度。

　　所以，一个优秀的推荐引擎，一定是建立在多样性和新颖性的基础上，用数据来调整策略，而不是单纯的着眼当下来做单一类型的推荐。

　　特别是对于资讯类产品，推荐产品的时效性也是一个不可忽视的因素。

　　资讯产品要想依靠个性化推荐提升用户粘性，增加付费转化，必须明确在哪个场景下使用个性化推荐合适，是首页的信息流推荐，还是详情页的相关推荐，还是其他使用场景，个性化推荐的使用策略要靠数据来调整。另外，多样性推荐可以由企业根据比例自行决定。当然这也需要数据对比支持不断调整比例，时效性信息也可以根据统计数据合理安排。

　　垂直搜索引擎和个性化推荐相辅相成。虽然搜索和推荐有很多区别，但是两者之间有很多融合。越来越多的搜索引擎会结合推荐系统的结果，“相关搜索词”就是推荐系统的产物。比如一些平台型的电子商务网站，因为结果数量庞大，相关性没有明显差异，所以搜索结果的个性化排名有一定的操作空间。这里使用的个性化推荐技术也有助于促进交易。

　　推荐系统还广泛使用了搜索引擎技术。搜索引擎解决计算性能的一个重要数据结构是倒排索引技术。在推荐系统中，一个重要的算法是基于内容的推荐，其中广泛使用了倒排索引、查询和结果合并等方法。此外，点击反馈算法在两者中被广泛使用以改善效果。

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