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百度框计算中的需求分析概述

发布时间:2011-07-07    浏览次数:

   框计算的目标是为用户提供基于搜索框的一站式搜索服务。举例来说,当用户在搜索框中输入“非诚勿扰”时,系统就能明确该query有寻求电视节目视频、电影视频、查找影评、参与讨论及查看相关新闻等需求,然后将这些不同的需求分配给最优的内容资源或应用进行处理,最终精准高效地将满足这些需求的结果展现给用户。图1展示了“框”对query“非诚勿扰”的满足情况。从上面的分析中,我们不难看出,框计算的第一步,就是识别出一个query具有哪些需求,而这正是需求分析要完成的任务。

  

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  图1 “非诚勿扰”的框计算结果

  需求分析是框计算的入口,因为只有分析出query的需求,才能更好地展现出相应的结果来满足用户的需求。因此对query的需求分析得越准确、覆盖的query准多,用户的满意度则越大。需求分析是框计算中最重要也是难度最大的地方之一。

  识别query的需求,最容易想到的方法是查词表。比如将所有的电影、电视剧名都事先收集起来,放到词表中,只要用户输入该词表中的词,就能识别出一个query是否有寻找视频的需求。这种方法的优点是快,但缺点非常明显:首先,这种方法只能将query划分为2个维度,要么有视频需求,要么没有视频需求。但很多视频的名字,具有多方面的含义,在视频上面只是其中一个微弱的含义,如果直接出视频需求,则会极大地伤害用户。比如,有一个广告片的名字叫“百度一下”,这个广告片可能60%以上的用户都不熟悉,如果这60%以上的用户输入“百度一下”,直接给出一个名为“百度一下”的视频观看结果,则这60%以上的用户会感觉非常困惑。其次,这种方法不能很好地满足大部分用户的需求。用户在寻找视频时,表述方法是多种多样的,比如:士兵突击全集、士兵突击 高清、士兵突击全集在线观看等,这3个query都具有强烈的寻找视频需求,但通过查表的方法,却无法识别出该需求。再次,这种方法对电影、电视剧外的视频需求无法满足。有视频需求的往往不止电影、电视剧,流行或新闻时效性的很多东西,都具有强烈的视频需求。比如:西单女孩、中关村男孩、钓鱼岛撞船、朝韩炮击等,多数用户往往都有查看相关视频的需求。最后,这种方法缺乏预测性,识别出的query数量有限。即对于词表中的词条,能够识别出视频需求,但词表外词条,无法识别出视频需求。因此,如果词表的规模为N,则最多只能识别出N个query具有视频需求。

  从上面的分析中,我们可以总结出,一个好的需求分析方法,至少要满足如下需求:1)具有很高的准确率以及召回率,即能在识别出90%以上query需求的同时,又能保证识别出来的需求,95%以上都是正确无误的;2)具有良好的预测能力,即能够准确地预测出未知query的需求;3)具有识别需求与解析字段功能,即在识别出query需求的同时,还能高效地从中解析出所需信息。

  下面是几个典型的例子。通过这些例子,大家就能对需求分析要完成的任务有一些大体的了解了。

  在图2中,需求分析需要完成的任务就是解析出query具有汇率转换的需求,并解析出数额56.7,以及源货币为美元,目标货币为人民币。

  


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