基于用户搜索行为优化Query：相似词与扩展词挖掘策略

摘要

在搜索引擎与推荐系统的优化过程中，Query的语义扩展能力直接影响用户体验与系统性能。传统基于词典或规则的扩展方法存在覆盖度不足、语义偏差等问题，而基于用户搜索行为的挖掘策略能够动态捕捉语言变化与实际需求。本文从用户搜索日志分析、共现模式挖掘、语义嵌入模型、上下文感知改写等维度，系统阐述如何通过实际行为数据挖掘Query的相似词、同义词、扩展词及改写词，并提供可落地的技术方案与代码示例。

一、用户搜索行为数据的核心价值

用户搜索行为数据是Query优化的天然语料库，其价值体现在三个方面：

1. 语言多样性反映：用户输入的Query往往包含口语化表达、错别字、缩写等非规范形式，例如“手机充电宝”与“移动电源”的共现关系；
2. 需求关联性挖掘：通过分析用户点击与后续行为，可发现Query之间的隐式关联，例如搜索“Python教程”后常点击“数据分析入门”的用户意图；
3. 时效性与趋势捕捉：用户搜索模式随时间变化，如“新冠”相关Query在2020年的爆发式增长，需动态调整扩展词库。

实际案例中，某电商平台通过分析用户搜索“儿童书包”后的点击数据，发现30%的用户最终购买了“护脊书包”，从而将“护脊”纳入扩展词库，转化率提升18%。

二、基于共现模式的相似词挖掘

共现分析是挖掘Query关联的基础方法，核心步骤如下：

1. 数据预处理与共现矩阵构建

• 数据清洗：去除低频Query（如出现次数<5）、噪声数据（如广告点击）；
• 滑动窗口统计：在用户会话中，以Query对（Q1, Q2）为单位统计共现次数，窗口大小通常设为3-5个Query；
• 共现矩阵：构建Query-Query共现矩阵，其中元素值为共现频次或条件概率P(Q2|Q1)。

import pandas as pd
from collections import defaultdict
# 模拟用户搜索会话数据
sessions = [
    ["手机充电宝", "移动电源", "快充宝"],
    ["笔记本电脑", "轻薄本", "游戏本"],
    ["手机充电宝", "充电头", "数据线"]
]
# 构建共现字典
co_occurrence = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for session in sessions:
    for i in range(len(session)):
        for j in range(i+1, len(session)):
            q1, q2 = session[i], session[j]
            co_occurrence[q1][q2] += 1
            co_occurrence[q2][q1] += 1
# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame([(q1, q2, cnt) for q1, q2_dict in co_occurrence.items() 
                  for q2, cnt in q2_dict.items()],
                  columns=["Query1", "Query2", "Co-occurrence"])
print(df.head())

2. 相似度计算与阈值筛选

• Jaccard相似度：适用于集合型数据，计算两个Query共现Query集合的交集与并集比例；
• PMI（点互信息）：衡量Query对的相关性，公式为PMI(Q1,Q2)=log(P(Q1,Q2)/(P(Q1)*P(Q2)))；
• 阈值设定：根据业务需求选择Top-N或阈值过滤（如PMI>2）。

三、语义嵌入模型的应用

传统共现分析难以捕捉语义相似性，而词嵌入模型（如Word2Vec、BERT）可解决此问题：

1. Query嵌入表示

• 分词处理：将Query拆分为词或子词单元（如“手机充电宝”→“手机 充电宝”）；
• 模型训练：使用Skip-gram或CBOW模型在搜索日志上训练，得到每个词的向量表示；
• Query向量：通过词向量平均或加权平均得到Query的向量表示。

from gensim.models import Word2Vec
# 模拟分词后的Query列表
tokenized_queries = [
    ["手机", "充电宝"],
    ["移动", "电源"],
    ["快充", "宝"]
]
# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences=tokenized_queries, vector_size=100, window=5, min_count=1)
# 获取词向量
print(model.wv["手机"])  # 输出"手机"的向量

2. 相似词挖掘

• 余弦相似度：计算Query向量之间的夹角余弦值，筛选相似度>0.8的词；
• 聚类分析：通过K-means或DBSCAN对Query向量聚类，同一簇内的词为潜在相似词。

四、上下文感知的Query改写

用户搜索行为具有上下文依赖性，需结合历史Query进行改写：

1. 会话级改写

• 序列模型：使用LSTM或Transformer建模用户会话序列，预测下一个可能的Query；
• 注意力机制：关注历史Query中对当前Query影响最大的部分。

2. 用户个性化改写

• 用户画像：结合用户历史搜索、点击、购买行为构建画像；
• 条件改写：根据用户画像调整Query扩展策略，例如对科技爱好者将“手机”扩展为“旗舰手机”。

五、评估与迭代

优化后的Query扩展需通过AB测试验证效果：

1. 评估指标：点击率（CTR）、转化率（CVR）、平均搜索时长；
2. 对照组设计：随机分配用户到原始Query组与扩展Query组；
3. 迭代策略：每周分析数据，淘汰低效扩展词，加入新发现的关联词。

某新闻平台通过此方法，将“人工智能”扩展为“AI技术”“机器学习应用”，CTR提升12%，用户停留时长增加20%。

六、技术挑战与解决方案

1. 数据稀疏性：低频Query共现数据不足，解决方案包括数据增强（同义词替换）、跨领域迁移学习；
2. 语义漂移：Query含义随时间变化，需定期更新词向量模型；
3. 计算效率：大规模共现矩阵存储与计算，可采用分布式框架（如Spark）或近似最近邻搜索（ANN）。

结论

基于用户搜索行为的Query优化是提升搜索系统精度的关键路径。通过共现分析、语义嵌入、上下文感知改写等技术，可动态构建覆盖口语化表达、行业术语、新兴词汇的扩展词库。实际落地时需结合业务场景选择方法组合，并通过持续评估迭代优化模型。未来，随着大语言模型的发展，Query理解与扩展将进一步向多模态、个性化方向演进。