飞猪旅行酒店搜索相关性建设解析

"飞猪旅行酒店搜索相关性建设" 飞猪旅行作为一款知名的在线旅游服务平台，其酒店搜索功能是用户获取住宿信息的关键入口。在2021年的一次在线峰会上，飞猪旅行的算法专家林睿分享了关于酒店搜索相关性建设的深入洞察。相关性建设旨在提供更加精准、个性化的搜索结果，以满足用户在不同场景下的多样化需求。 酒店搜索面临着多端多场景多意图的问题，用户可能通过手机、电脑等多种设备进行搜索，并且在不同时间、地点有着不同的需求。例如，用户可能会根据价格、位置（如机场搜索、景区搜索）、个性化偏好（如品牌、设施）等因素来筛选酒店。这要求搜索系统能够理解和解析出用户的多维度意图。 在酒店搜索架构中，关键在于理解并处理多维的搜索query。查询可能包含地理位置信息（如“机场附近的酒店”）、筛选条件（如“四星级酒店”）、关键词（如“希尔顿”）等，这需要复杂的自然语言处理技术来进行信息抽取和检索。同时，由于用户的行为模式可能是稀疏的，且决策周期较长，系统需要捕捉并学习这些行为模式以提升相关性。 相关性的构成主要包括三个方面：空间相关性（如酒店与用户或目标地点的距离）、文本相关性（如酒店名称、描述与用户搜索词的匹配度）和价格相关性。不同的搜索场景对这些因素的重视程度不同。例如，空搜（无特定目标的搜索）可能更关注个性化推荐，而景点或商圈搜则更注重满足用户明确的目的地需求。 为了构建这种多元相关性，飞猪旅行进行了基础建设，包括核心因子预估，如预测用户对价格和距离的敏感度。然而，由于标签分布的不均匀性，单纯依赖传统的标注方式是困难的。因此，他们可能采用了基于用户点击和交易的数据来训练模型，以动态调整相关性的权重。 飞猪旅行的酒店搜索相关性建设是一个复杂的过程，它需要结合用户的个人信息（如年龄、性别、购买力）、常住地以及实时的搜索场景，通过先进的算法和大数据分析，实时调整和优化搜索结果的排序，以提供最符合用户需求的酒店推荐。这一过程既体现了对用户需求的深度理解，也展示了技术在提升用户体验方面的潜力。