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从满足用户需求的使用场景出发，进行典型的方案分解和业务逻辑分析，从功能和策略上讨论搜索功能的迭代优化。
选择查询调查微博搜索功能对用户需求的满意度，将选择的查询从以下两个维度进行分类，
内容类型维度:社会、影视娱乐、时尚美容化妆、体育、旅游、餐饮、互联网、娱乐、科普教育、生活记录；需求理解维度:清晰的需求-查询，结构简单清晰；清晰的需求-口语化查询；清晰的需求，附加条件；不清晰的需求因此进行了如下图所示的查询案例研究:
在微博手机客户端搜索这些查询，记录结果和相应的问题，并将案例总结如下图所示由于
是一款手机的截图，将其粘贴到文章中会占用更多的空间，所以本文不粘贴本次调查的实际情况的截图。如果你感兴趣，你可以自己用微博搜索。
分析上述案例中的问题案例，如下图所示
总结了这些案例的问题原因，即需要解决的问题，如下图所示
用户以最低成本获得所需信息
2。核心指标定义用户搜索成功率，即用户无需后续操作(包括更改查询、切换选项卡等)即可直接获得所需结果的概率。)搜索查询后
3。重要指标定义查询分析的准确性，即准确查询分析的概率；匹配精度，即第一个结果准确匹配的概率；前10名排名准确率，即前10名结果被准确排名的概率；查询的前10个结果的相关性是查询的前10个结果与查询相关的概率。案例以上5项指标的满意度如下图所示:
针对本项目要解决的问题，根据问题的影响面，设计相应的改进计划。预计将解决影响面和成本，并确定解决方案的优先级，如下图所示
(1)改进方案1
方案:查询解析增强常用口语词库和口语转义词库，以提高查询的口语识别能力
逻辑解释:对于口语查询，使用常用口语词库查找查询中的口语词，然后使用口语词转义词库进行转义，在分词前得到一个要求明确的简短查询
案例示例:
(2)改进方案2
方案:查询解析提高了分词的正确性，长查询允许搜索多个查询处理结果
逻辑解释:当用户输入一个长查询时，他们不仅可以回想起整个查询的微博结果，还可以对分词后的查询进行处理，转换成各种可能的查询，删除查询中一些不相关的词，并再次回想起微博结果通过多次召回，在所有结果中，相关性最好的微博被点击
案例示例:
(3)改进方案3
方案:查询解析增强了转义词典并提高了对查询额外条件的识别能力
逻辑描述:用户输入的查询可以在分词后通过转义词典提取查询中的额外条件。将权重
(4)添加到匹配和排序逻辑中的标记。改进方案4
:查询解析增强了专有名词库，并提高了识别查询需求主题的能力
逻辑描述:剪切查询后，根据专有名词库找到查询主体
案例示例:
(1)改进方案5
方案:在匹配逻辑中，根据搜索查询，匹配阈值增加，权威、热度、及时性、原创性和内容相关性标签权重
逻辑表明，当用户搜索更复杂或更长长度的查询且有附加条件时，有必要提高召回结果的匹配阈值并过滤相关性较低的微博。
此外，根据搜索查询本身的特点和提取的附加条件，增加了附加条件对应的权威性、热度、时效性、原创性等标签的权重。
案例示例:
(2)改进方案6
方案:根据搜索查询，在召回结果中，对因数量过多、异常热度等特殊情况而达到命中阈值的结果进行异常处理，以减少刷数量等行为导致的误匹配命中。
逻辑解释:根据搜索查询，在召回结果中，当某类结果的微博数量异常大或某类结果的微博热度异常高，容易突破匹配阈值时，有必要增加该类搜索查询的内容相关性标签的权重，并将内容相关性作为辅助阈值。当
综合阈值被打破，但内容相关性阈值未被打破时，应对该召回结果进行特殊处理(错配、折叠或重复数据消除)从而减少由刷量、刷热等行为引起的不匹配点击
案例示例:
(1)改进方案七
方案:在用户的连续搜索行为中，排名逻辑中上下文场景之间的相关性标签权重和更新及时性增加，同一主题在连续搜索行为中的相关性提高
逻辑描述:当用户有连续搜索行为时触发此逻辑考虑到用户搜索查询(如鹿晗电影和鹿晗)之间的相关性，当召回结果匹配时，与先前搜索行为相关联的标签权重增加，并且这种标签的更新时间限制增加以及时更新
案例示例:
(1)改进方案八
方案:调整特定单词(名词，范围如历史人物和特定名词)的页面显示逻辑
逻辑描述:构建一些词汇范围(如莎士比亚，著名人物；偏二环、偏三环)，调整这类词汇搜索结果页面显示顺序的逻辑，优先显示百科信息，并优先显示热门问答、热门文章等信息
案例示例:
(1)改进方案IX
方案:提高站内微博信息的语义分析准确率，优化匹配结果
逻辑说明:通过名词转义、口语词库和转义、名称转换词库、分词等手段，提高站内微博信息的语义分析准确率，优化匹配结果。例如，
案例:
5，统计需求计算以下指标来评估优化需求的效果
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图片。它来自Unsplash，基于CC0协议
