"该文档详细介绍了输入联想功能在即时通讯工具中的迭代进化,从最初基于历史咨询语料的简单匹配,到后来通过意图识别和算法排序的精细化处理,再到最终的热词库优化和用户使用习惯分析,展示了输入联想功能如何逐步提升用户体验,提高点击率并增强用户留存。文档中提到了三个主要版本的改进:第一版基于ES库的简单匹配,第二版增加了意图识别和算法排序,第三版则进一步优化了查询逻辑、语料质量和热词库,使点击率超过8%,并保持了超过50%的周用户存留率。此外,文档还讨论了如何处理语料长度、去重问题,以及如何利用用户数据进行行为分析和优化。"
输入联想功能在即时通讯工具中的迭代进化是一个复杂而细致的过程,旨在提供更精准、更符合用户需求的建议。在第一版中,这一功能依赖于历史咨询语料构建的ES库,通过基本的ES查询匹配用户输入,但其点击率仅为2%。这表明尽管能够提供一定程度的联想,但准确性仍有待提高。
随着技术的演进,第二版引入了意图识别和算法排序,将ES初选的结果进行二次筛选,从而提高了联想的准确性和相关性,点击率提升至4%。这一改进显著提升了用户体验,使得用户更愿意接受和使用输入联想建议。
第三版是迭代的高潮,通过查询逻辑优化、自动化语料处理、ES性能提升以及句频得分算法的应用,点击率跃升至8%以上,同时周用户存留率超过了50%。这一版本着重关注了用户输入习惯,如控制联想语料的长度,减少冗余信息,专门开发热词库,以及针对用户输入字数少导致的重复内容问题进行去重处理。
在处理语料库的问题上,文档提出了多种策略,包括剔除重复词的语料、增加语料抽取范围、建立敏感词库以过滤负向或不合适的内容,以及在会话内对同一顾客的重复输入进行文本去重。此外,语料库还会定期更新和淘汰,确保提供的联想内容保持新鲜和相关。
通过对用户输入的点击数据进行分析,可以深入理解用户的使用习惯,例如用户倾向于点击5-15个字的联想语料,这指导了语料长度的控制。同时,通过分析用户输入不同字数时的点击情况,可以进一步优化查询逻辑和排序算法。
输入联想功能的迭代进化是一个结合了语料处理、算法优化、用户行为分析等多个方面的工作,它不断适应用户需求,以提供更高效、更人性化的交互体验。这一过程反映了即时通讯工具在智能化和个性化方面的持续进步。