从知识图谱到深度学习：揭秘大众点评搜索的进化之路

引言：搜索的变与不变

在信息爆炸的时代，搜索已经成为我们获取知识和解决问题不可或缺的手段。而大众点评作为本地生活服务领域的头部平台，其搜索功能更是承载着连接用户与信息的重任。

然而，随着用户需求的多样化和业务场景的复杂性，点评搜索面临着巨大的挑战：

• 意图多样： 用户查找的信息类型和方式千差万别。
• 数据庞杂： 点评平台汇聚了海量POI信息、用户点评和商户评价。
• 流量差异大： 不同业务类型的搜索需求差异巨大，导致流量分配不均衡。

知识图谱：结构化数据的基石

为了应对上述挑战，点评搜索首先从数据结构化入手，构建了基于知识图谱的搜索排序系统。

知识图谱是一种结构化的数据表示方式，它将实体、属性和关系以图的形式组织起来，为机器提供了一种理解和推理数据的有效手段。在点评搜索中，知识图谱扮演着以下重要角色：

• 统一数据格式： 将POI信息、用户点评、商户评价等异构数据统一成知识图谱的形式，便于机器理解和处理。
• 挖掘语义关系： 利用知识图谱的语义关系，建立起POI、属性、标签、评价之间的关联，增强搜索结果的语义匹配度。
• 完善搜索画像： 基于知识图谱，可以对用户的搜索历史、偏好和行为进行建模，完善用户搜索画像，从而提供更加个性化的搜索体验。

深度学习：智能排序的引擎

随着数据规模的不断增长和用户需求的日益复杂，基于知识图谱的搜索排序系统逐渐难以满足要求。于是，点评搜索引入深度学习技术，开启了智能排序的新时代。

深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络结构，从海量数据中自动学习特征和规律，具有强大的特征提取和预测能力。在点评搜索中，深度学习模型主要用于以下场景：

• 召回优化： 通过深度学习模型，可以从海量候选POI中召回与用户查询最相关的结果。
• 排序优化： 深度学习模型能够综合考虑POI属性、用户特征和历史行为等因素，对召回结果进行排序，从而提升搜索结果的精准性和相关性。
• 个性化推荐： 深度学习模型可以根据用户的搜索历史、行为偏好和社会关系，为用户推荐个性化的搜索结果，满足用户的个性化需求。

实践成果：业务与技术的双赢

基于知识图谱和深度学习的搜索排序系统，点评搜索取得了显著的业务成果：

• 搜索准确率提升： 用户搜索结果的相关性和精准度显著提升，有效减少了用户查找信息的成本。
• 流量分配优化： 深度学习模型实现了不同业务类型的流量均衡分配，有效提升了平台整体的搜索效率。
• 用户体验提升： 个性化推荐功能为用户提供了更加精准和贴心的搜索体验，提升了用户黏性和平台活跃度。

结语：持续演进，探索未知

大众点评搜索的演进之路仍在继续，知识图谱和深度学习技术的应用为搜索排序带来了革命性的变革。未来，点评搜索将继续探索更多前沿技术，不断完善和优化搜索算法，为用户提供更加智能和人性化的搜索体验，为本地生活服务行业的发展贡献力量。