简介
本文主要介绍著名的搜索算法工程师 Trey Grainger 在2019年的PPT分享。PPT分享的标题是《Balancing the Dimensions of User Intent》，共107页。
PPT下载地址
下载地址：http://localhost:9000/slide/16688/desc
演讲的主要内容
- Lucidworks 简介
- 什么是基于AI的搜索技术（Ai-powered Search）？
- 用户意图的几个维度
- 内容理解（Content Understanding）
- 关键词搜索（Keyword Search ）
- 用户理解（User Understanding）
- 基于协同过滤的推荐
- 内容理解 + 用户理解
- 个性化搜索（Personalized Search）
- 领域理解
- 知识图谱
- 领域理解 + 用户理解
- 领域感知的匹配（Domain-aware Matching）
- 内容理解 + 领域理解
- 语义搜索 （Semantic Search）
- 平衡的方法
- 关键字 vs. 向量 vs. 知识图谱搜索
- 向量搜索
- 知识图谱搜索
- 将它们整个在一起
- 基于Learning to Rank实现
内容摘要
返回相关搜索结果的第一步是成功理解用户的意图。这需要结合对您的内容、您的用户和您的领域的整体理解。传统的关键词搜索侧重于内容理解维度。然后通常会构建和利用知识图来表示对您的领域的理解。最后，基于协同过滤的推荐和用户行为的学习通常是生成和建模对每个用户偏好的理解的首选工具。
虽然这些系统（搜索、推荐和知识图谱）通常是独立构建和使用的，但将它们组合在一起是真正理解用户查询意图的关键。例如，将传统关键字搜索与您的知识图谱相结合会产生语义搜索功能，而将传统关键字搜索与推荐相结合会产生个性化的搜索体验。以适当平衡的方式将所有这些维度组合在一起，最终将导致对用户查询的最准确解释，从而为核心搜索引擎提供更好的查询，并最终获得更好、更相关的搜索体验。
在本次演讲中，我们将展示用于交付和组合用户意图的每个维度的策略，并且我们将通过具体示例介绍如何平衡每个维度的细微差别，以便您也不会过度个性化，过度-将用户意图的细微差别置于情境中，或未充分理解。
PPT截图
由于PPT内容较多，本文主要截取其中部分信息展示如下：
总结
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Original: https://blog.csdn.net/tanjie_123/article/details/122045372
Author: 南山93
Title: PPT分享：搜索引擎如何理解用户意图
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