亚马逊搜索意图识别(Query Understanding in Amazon Search)是亚马逊搜索引擎中的一项关键技术,旨在提供更精准、高效的搜索体验。这项技术的核心在于理解用户的查询意图,以便快速响应并返回相关的产品信息。以下是关于该主题的详细阐述: 1. **动机与目标**: - 亚马逊认识到时尚类产品的搜索需求具有大量长尾查询的特点,如品牌、款式、颜色和价格等。因此,QueryUnderstanding致力于为用户提供个性化搜索结果,比如快速响应用户对The North Face品牌的黑色夹克这类具体查询。 - 为了实现快速搜索,系统设计了能够在毫秒级别运行的高效模型,同时考虑到全球搜索的多样性和多语言支持,确保覆盖10种不同的语言。 2. **挑战**: - 面临的主要挑战之一是如何处理查询中的属性标注,如产品颜色(如"Black")、品牌(如"The North Face")和产品类型(如"Jacket"),这涉及到如何从众多属性中准确识别查询的特定意图。 - 同时,系统还需要应对不断变化的搜索趋势,通过动态调整算法以适应新的市场趋势,如时尚潮流的变化。 3. **查询分类器**: - 亚马逊采用查询分类器,如QUERYCATEGORYCLASSIFIER,这是一种多类别分类器,能自动将用户输入的查询分类到亚马逊的商品类别中,如Fashion>Clothing>Jackets & Coats。这个分类器的优势包括自动创建大规模训练数据集、频繁更新训练数据以保持时效性,以及利用三元组模型处理长尾查询,提高泛化能力。 4. **查询标签与特定度评分**: - 查询分类过程中,系统会考虑查询的具体程度,例如,"query_specificity"的评分,帮助区分一般性查询和特定商品查询。一个高得分的"query_specificity"表明查询更倾向于指向具体的产品或特性。 总结来说,亚马逊搜索意图识别是一个复杂的系统,它通过分析用户查询,结合多种分类器和标签,动态调整以适应市场需求,提供个性化和快速的搜索结果。这项技术在满足时尚类购物需求、处理多样化查询的同时,也注重实时性和适应性,为亚马逊的全球用户提供了卓越的购物体验。
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