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垂直搜索是指针对特定行业互联网网页中特定信息内容的搜索。这种搜索是针对某一个行业、领域、人群或特定需求的专业搜索引擎。它对网页库中的某类专门信息进行整合，定向、分字段抽取出需要的数据，处理后再以某种形式返回给用户。
垂直搜索的特点
与普通的网页搜索相比，“垂直搜索”的最大特点在于其提供的搜索结果是从互联网网页中提取的信息内容本身，而不仅是网页或该内容所在的网络地址。垂直搜索相对于通用搜索的最大优势，也可以说是惟一优势，是对信息进行了深度的、精细化的加工处理。
垂直搜索引擎的答案如下：
垂直搜索引擎是一种专门针对某一特定领域或行业进行信息检索的搜索引擎。
垂直搜索引擎的核心特点是对特定行业或领域的数据进行深入挖掘和整合。与传统搜索引擎相比，垂直搜索更加专注于某一特定领域的信息采集和索引，通过对该领域内的数据资源进行深度整合，为用户提供更加精准、专业的信息检索服务。这种搜索引擎可以针对某一行业的特点和需求，提供更加细致、专业的搜索功能和结果排序方式。例如，针对电商领域的垂直搜索引擎可以快速地帮助用户找到特定商品，同时提供价格比较、商家评价等功能，帮助用户做出更明智的购买决策。
垂直搜索引擎的应用范围非常广泛。在各行各业中，只要有大量的专业信息需要检索和整合，垂直搜索引擎都能发挥巨大的作用。例如，在新闻传媒领域，垂直搜索引擎可以迅速找到与某一事件或话题相关的新闻报道和观点；在招聘领域，垂直搜索引擎可以帮助求职者快速找到符合其专业背景和工作经验的职位；在房地产领域，垂直搜索引擎可以提供各种房产信息、价格走势等，帮助购房者做出决策。
从技术角度来看，垂直搜索引擎需要采用一系列先进的技术手段来实现对特定领域信息的精准抓取和深度分析。包括数据挖掘技术、自然语言处理技术、机器学习技术等。这些技术的应用使得垂直搜索引擎能够更准确地理解用户需求，提供更专业的信息服务。同时，随着大数据时代的到来，垂直搜索引擎在数据处理和分析方面的能力也在不断提升，为用户提供更加个性化、智能化的搜索体验。
总之，垂直搜索引擎是一种针对特定领域或行业进行信息检索的搜索引擎，具有专业性强、精准度高等特点。其在各行各业的应用都能为用户带来极大的便利和效益。通过采用先进的技术手段，垂直搜索引擎不断提升自身的性能和用户体验，满足用户对专业信息检索的需求。
搜索引擎可以分为三类，元搜索引擎、综合搜索引擎、垂直搜索引擎。元搜索引擎使用场景较少，综合搜索引擎逐渐成熟，而许多垂直搜索引擎发展却参差不齐。一方面，身处垂直行业的企业更关注业务发展，较少关注产品算法和策略。另一方面，网络上关于搜索引擎的功能设计的文章汗牛充栋，而对搜索引擎的策略设计阐述却是不常见。针对这种现象，本文将以互联网房产为例，分享垂直搜索引擎的构建策略和基本框架，希望可以为后来者带来一些启发。
前文简要介绍了房产垂直搜索引擎的含义、特点和作用，随后叙述了房产搜索引擎的框架搭建，包括query分析、召回策略等。有兴趣的读者可以通过点击下方链接查看。
在本文，我们将介绍垂直搜索引擎的排序策略、效果评估等内容，通过本文你将了解垂直引擎的排序和评估方法大致框架。
一、排序在进行搜索引擎优化项目时，读者可能会遇到各种关于排序的文章，内容纷繁复杂，让人眼花缭乱，不知所措。因此，作者对工作中的经验和相关论文进行回顾，梳理了排序的大致框架。希望通过下面的阐述，能够揭开排序领域的一角，为读者在工作和学习上带来帮助。
1.1排序简介排序是对召回数据按照一定规则重新排列的过程。排序对搜索、推荐和广告的效果有着直接影响，好的排序可以提高用户体验和广告收入。
排序的发展历程经历了多次迭代，可以概括为三个阶段：
深度学习思路本质上与机器学习类似，但其不同之处在于参考了人脑神经元结构，引入了多层神经网络，从而提高了函数的拟合和泛化效果。此外，深度学习还可以降低特征维度，淡化物品的表征能力。
从上述三个发展阶段可以看出，排序的发展路径为：单一数据特征表示→多元数据特征表示→低维密集向量表示。这些阶段都是将用户、物品、查询等数据转换为向量表示，并通过学习来实现排序的业务目标。
1.2排序流程排序可以按照流程分为粗排、精排和重排三个阶段。
1.2.1粗排
粗排是使用一定策略，对召回数据进行大致排序，对候选集进行初步筛选，以减少计算量。通过粗排，我们可以减轻精排的压力，并提高排序效率。由于粗排是对召回数据的预处理过程，因此也被称为预排序。
粗排需要快速从海量数据筛选出较高质量的数据，因此不能使用过于复杂的模型。在此我们主要介绍几种经典的方法。
（1）基于统计规则的静态商品质量评分
该方法主要采用一些静态指标，使用一定函数给item打分，从而进行排序。评分依据之一是query和item关联度，如使用TF-IDF、BM25等方法计算item重要程度；其次是item特征得分，包括：
通过评分，可以将高质量的item排在前列。不足的是，该方法通常使用离线计算，无法及时更新。同时，它也未能反映用户个性化特征，使得排序结果加重了马态效应，降低了长尾item的曝光量。
（2）LR（逻辑回归）
逻辑回归虽然名称中包含“回归”二字，但实际上它要解决的是分类问题。逻辑回归包含线性回归和非线性转换两个部分，通过将线性回归的输出通过一个非线性函数（通常为Sigmoid函数）进行转换，将其限制在0到1之间，以表示概率，将概率较大的item排在前列。
以房产搜索引擎为例，假设我们需要预测房源广告是否会被用户点击。每条房源广告只有两种可能的结果：被点击或未被点击，这是一个典型二分类问题。
我们可以考虑将两方面的特征作为输入：①与房源相关特征，如房源类型、面积、户型、建造年份、价格等。②此外，我们还可以考虑用户行为特征，如用户搜索历史、浏览历史、点击历史等。然后将CTR做为输出。
通过模型训练，我们可以将房源得分控制在0~1之间。同时，以0.5为阈值，将0.5分以下数据进行剔除，并按得分进行排序。从而提高房源的点击率
可以看到该模型引入了用户特征，既提高了房源点击率，也使搜索结果更加个性化。
（3）DSSMDSSM（DeepStructuredSemanticModels）又称为双塔模型，该方法是一种深度学习方法，可以用于学习query和Item之间的语义相似性。它通过神经网络模型将它们表示为连续的低维向量，使得具有相似语义的query和ietm在向量空间中靠得更近。DSSM最初是为了解决Web搜索中的query-doc匹配问题而提出的，但它在其他自然语言处理任务，如推荐系统、文本匹配等方面也有广泛的应用。
在房产搜索引擎中，我们可以使用DSSM模型来匹配query和房源，以找到与用户query最为相似的房源。
我们可以通过以下步骤来实现训练：
①通过对用户query的分析（参考本文前文），将用户查询做query分析预处理后，可以使用CBOW（词袋模型）、word2vec等方法将query和房源结构化表示为向量。
②构建神经网络模型（如MLP），分别对query和房源信息进行编码。该神经网络将二者表示为连续的低维向量。通过训练，模型可以使query与相似的房源在向量空间中更为接近。
③训练好后，我们可以通过训练好的DSSM模型，对给定用户的查询和房源描述进行编码，计算它们在向量空间中的相似度。然后，根据相似度对房源进行排序，将最相关的房源推荐给用户。
使用DSSM可以匹配query与之关联最高的房源，可以保证粗排数据的质量。DSSM需要高质量的训练数据和大量计算资源。在工作场景中，可按需要进行处理。
例如，当用户的query=“chaoyang两居二手房”，若分析器处理结果为实体属性，如{Region：’朝阳’；HouseType：’二居’;HouseStatus：’二手房’}。此时我们可将其处理为业务向量，与结构化房源进行相似计算，按相似度进行排序，也可以取得不错的效果。因此，在实际应用中，根据具体场景和需求选择合适的方法是十分重要。
（4）个性化模型
个性化排序模型，又被称作“千人千面”。它基于用户特征和行为数据，对搜索结果实施个性化排序，以更好地满足用户需求。具体而言，该模型可根据用户的个人属性、行为属性、偏好属性等特征，对搜索结果进行个性化排序。
例如，对于一个搜索“北京市二居室”的用户来说，如果该用户历史多次搜索过三环内的房源，那么搜索结果中三环内的三居室房源将会被优先展示。这种排序策略可以满足用户个性化需求，提升用户体验。
（5）多目标模型
在房产搜索引擎中，排序不仅要考虑相关性，还要考虑多个业务目标，例如展示尽可能多的优质房源、提高用户点击率、收藏率、咨询率和呼叫率等。
利用深度学习，我们可以训练用户特征、物品特征、统计特征、场景特征作为输入，将点击率、收藏率、咨询率和呼叫率作为输出，最后计算四个值的加权平均数。我们可以将该平均数作为房源的目标评分，进行排序。该方法考虑了多个业务指标，会业务解释能力更强。
（6）实时特征排序
实时特征是指用户在搜索过程中产生的实时行为特征，例如搜索词、搜索时间、搜索历史等。这些实时特征可以用来调整排序策略，更好地满足用户需求。例如，如果用户在搜索“北京租房”后又搜索了“朝阳区”，那么在后续的搜索结果中，应该优先展示朝阳区的租房信息。
选取哪种方法需要考虑业务的特性和用户的需求，同时也需要平衡商业成本与ROI，从而选择最合适的排序方法。
1.2.2精排
精排是指通过各种模型对数据做出精细化排序，提高搜索结果的质量。精排也可以提供个性化的结果，使搜索结果更加满足用户的个性化需求。
精排需要从粗排数据筛选出较高质量的数据。常规的排序模型LR、GBDT、FM等存在一些问题，如调整参数困难、过拟合（Overfitting）等问题。而使用深度学习或强化学习构建的模型，可以自动学习特征和调整参数，能够避免上述问题，提高排序模型的准确性。
（1）LTR精排可以视为LTR（学习排序）问题。在搜索引擎中，学习排序通常分为三类：Pointwise、Pairwise和Listwise，下面将简单介绍这三种方法。
Pointwise：Pointwise将排序问题视为一个回归或分类问题。在这种方法中，我们对每个item单独处理，不考虑其他item的相关性。CTR方法就是一个典型的Pointwise方法，例如，在房产搜索中，为每个房源分配一个点击可能性得分，并根据上述得分对搜索结果进行排序。
Pairwise：Pairwise将排序问题视为一个二分类问题，强调两个item之间的相对顺序。在这种方法中，我们会对每对item进行比较，判断哪个item与用户需求更相关。然后，利用二分类模型（如SVM、GBDT等）学习这些特征对之间的关系，从而预测item之间的局部优先顺序。
以房产搜索引擎为例，对于每对房源，我们可以计算它们的特征差（如价格差、面积差、户型差等），并根据这些特征差训练一个二分类模型，预测输出房源相对顺序。最后，根据预测结果对房源进行排序。
Listwise：Listwise将整个搜索结果列表作为一个整体进行排序。在该方法中，更关注整个排序列表的质量，而不是单个item或item对之间的关系。通过训练模型，可以对所有item打分，根据item得分进行列表排序。Listwise方法通常使用NDCG作为评价函数，并基于此迭代排序模型。在房产搜索引擎中，通过输入无序房源列表，然后输出有序的房源列表。
该方法为代表的模型有Lamda、Ada等。由于关注的是整个列表，该方法也通常更符合用户需求。但也存在数据标注困难、训练成本高等问题。
（2）其他方法
近年来，随着精细排序进入深度学习时代，排序深度学习模型逐渐出现多个细分方向。
限于行文空间，上述模型的细节不作展开讲解，我们将在后续专栏其他文章进行阐述。
1.2.3重排
重排是利用各种方式对精排数据进行重新排序，以实现搜索结果多样化、运营内容混排、流量调控等目标。
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