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搜索功能是許多產品的核心，例如電商搜索、內容搜索等等。面對如何進行搜索功能設計，確實是個看似簡單實則深奧的問題。不管不顧，隨后畫一個條形框、正方體，他們就是搜索框和搜索圖標就能代表一個搜索模塊。若要仔細研磨，各種用戶交互問題，各類邏輯，那他們也是一個搜索系統(tǒng)。這一切都取決于你，產品設計師如何設計。
設計一個搜索功能我們需要從用戶體驗和功能實現(xiàn)兩方面出發(fā)。用戶體驗包含了樣式UI設計、交互設計。囊括起來說就是用戶搜索前、搜索中以及搜索后用戶對我們的功能的感知。而功能實現(xiàn)則是聚焦用戶對問題的輸入，和我們結果的輸出（結果匹配度）。由此我將分成搜索的設計和搜索的邏輯兩部分進行說明。
先從可感知的樣式來說。我們按照用戶路徑地圖來理解用戶使用功能時的具體步驟：
用戶使用產品 - 有疑問需要搜索解決 - 看見搜索功能 - 點擊搜索功能（展開輸入框） - 輸入問題 - 點擊確認等到結果反饋 - 翻閱搜索結果 - 選擇結果進行查閱。
按照上述路徑，我們可以將用戶使用搜索功能的場景分為三部分：搜索前、搜索中、搜素后。同時根據(jù)應用場景的不同，還需區(qū)分移動端和PC端。
搜索前
首先，我需要申明我對于搜索核心的定義，那就是搜索功能核心在于解決用戶的疑問，給予用戶滿意的答案。因此我們在設計的時候，需要帶入場景假想我們就是用戶，我們在迫切需要解決問題的時候，我們會是什么樣的心里活，煩躁？渴望？又或是興奮？。建立了同理心后才是功能的設計。
所以在搜索功能設計的時候，對面用戶迫切的心情，我們合理設計搜索功能。在用戶使用產品產生疑問的時候，我們要根據(jù)當前場景進行選擇放大、縮小搜索對于用戶的感官。在越容易產生疑問的地方選擇使用輸入框搜索作為設計方案，而在不容產生問題的地方還是可以選擇搜索圖標作為解決方案。
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這兩個解決方案是十分常見的，但我們需要注意，除開樣式的差異在選擇使用輸入框作為搜索樣式的時候，大多人都偏愛在輸入框上做文字引導，這種文字引導有引導使用文案和推薦搜素文案兩種。這樣做不是一定需要的，因為我確實沒準確的數(shù)據(jù)告訴你，做了和沒做在數(shù)據(jù)層次帶來的效果是什么。所以這是需要你自己自行選擇的。
搜索中
用戶點擊搜索功能輸入問題這段時間，我們看作搜索中。在這里有兩種設計方式。分別是當前頁面直接進行搜索和進入搜索獨立頁面。其中，當前頁面直接進行搜索，在pc端較為常見，因為pc頁面有大面積區(qū)域可使用，可以盡情展示內容所以常見。
另外一種采用搜索獨立頁面在移動手機端常見，因受限于手機屏幕大小，在不跳轉頁面直接搜索的情況下我們可展示的內容過于受限。而采用了新頁面承載搜索，那就可以提供更多的功能和內容。
在這里我們可以通過后臺管理功能，盡情的增加熱門搜索的內容。同時在用戶輸入內容后，我們對輸入內容進行聯(lián)想展示，方便用戶選擇他想搜索的實際內容，提高搜索的易用性和便捷性。
但是產品設計師們需要注意的是。聯(lián)想展示內容不易過多，控制在7個詞條左右就行，過多詞條會干擾用戶閱讀。展示內容需要有獨立一套邏輯支撐，需要明確告知研發(fā)，為什么顯示這些內容？這些內容排序依據(jù)是什么等。（這里后面部分會介紹說明）
同理，從提高搜索的易用性和便捷性這個目的出發(fā)，我們可以收錄用戶近期歷史搜索，以便用戶再次搜索相同問題。至于歷史記錄每次展示幾個，可參考7+-2法則控制數(shù)量。（一般人的短時記憶容量約為7個加減2個，即5--9之間。可以理解為7加減2個組塊。）
搜索后
搜索結果的展示在移動端上一般是雙排和單排展示。雙排能夠展示更多的搜索結果。單排能對搜索結果展示更多的信息。到這里基本對于搜索功能的原型就沒有問題，下面開始說說搜索功能的邏輯部分。
先說結論：看似簡單的搜索其實并不只是由簡單的sql（數(shù)據(jù)操作語言）進行全數(shù)據(jù)庫搜索，里面還涉及對用戶搜索問題的、分詞、糾錯、預測、召回以及排序排序。
分詞很好理解，就是當用戶輸入問題后，對輸入的文字進行拆分，就叫分詞。分詞核心在于分詞法以及特性字詞典庫。
同時分詞也叫NLP（自然語言處理分析）算是AI人工智能的一個分支，畢竟你需要讓人工智能理解你說的是什么，學的是什么，不然就成人工智障了。那么搜索是按照什么方式進行分詞的了？其實分詞的方式很像小時候查字典。
1、逐詞匹配
我們理解為一個人給你一句話，這時你需要將他們分成兩兩相對或三三相對的詞條，但是你并不知道如何那幾個相鄰的字能夠組成字條。那么索性你直接拿著這句話去翻新歡詞典，從頭到尾翻一次，發(fā)現(xiàn)沒有符合的時候，就刪除最后一個字，在去翻詞典。以至于將詞典中的所有詞按由長到短的順序在文章中逐字搜索，直至文章結束。
這種方式你可以想象下，如果是人是不是很崩潰。就算是電腦在進行，因為需要重復的查詢，也會造成效率低下，等半天才分詞成功。
2、正向最大匹配法
最大正向匹配會按照我們的閱讀習慣，從左到右進行匹配，而其中的最大的含義就是當出現(xiàn)多個匹配詞條時，以字數(shù)最多的詞條為準。比如匹配野生動物園這個詞條有兩個匹配，一個是野生動物圖案，另一個是動物園。那我們以野生動物園為最終匹配。按照這個思路我們再說明。
有個用戶搜索：“成都動物園在哪里”。
這個時候進行第一次詞典查詢，按在最大的詞“成都動物園在哪里”進行查詢，發(fā)現(xiàn)沒有匹配。
進行第二次查詢，這次查詢“成都動物園在哪”，同樣沒發(fā)現(xiàn)匹配。
進行第三次查詢，這次是“成都動物園在”，還是發(fā)現(xiàn)沒有匹配的。
第四匹配的時候，這次匹配“成都動物園”，結果在詞條里面檢索到了。我們保留結果是“成都動物園”。隨后便去除“成都動物園”變成“在哪里”重新開始檢索。這樣根據(jù)我們的詞典進行分詞，我們可以得到結果：“成都動物園”“在”“哪里”。這就是正向最大匹配。
3、逆向最大匹配法
大致邏輯和正向匹配相同，唯一的區(qū)別在于它是從右到左，每次減去開頭的字。還是以“成都動物園在哪里”為例。
第一次詞典查詢，按在最大的詞“成都動物園在哪里”進行查詢，發(fā)現(xiàn)沒有匹配。
進行第二次查詢，這次查詢“都動物園在哪里”，同樣沒發(fā)現(xiàn)匹配。
進行第三次查詢，這次是“動物園在哪里”，還是發(fā)現(xiàn)沒有匹配的。
.......
最后在第七次查詢我們得到“哪里”，隨后便去除“哪里”對““都動物園在”進行檢索。當同樣的邏輯縮減到“在”后，還是沒有相對應的詞典，那么將“在”也單獨剔出，開始檢索“成都動物園”。這樣第一次檢索就成功檢索出來，得到結果“哪里”“在”“成都動物園”這樣的分詞。因為是反向其實結果和正向結果相同。
4、雙向匹配
這種匹配法是為了更加準確的分詞出現(xiàn)，把正向和反向兩種算法都切一遍，然后根據(jù)詞條顆粒度來進行選擇。分詞的詞條越長越好，非詞典詞和單字詞越少越好的原則，選出這里面最合適的進行匹配。例如：
非詞典內的詞：正向匹配（1）> 反向匹配（0） 選擇反向
詞典內的單字：正向匹配（2）= 反向匹配（2） 持平不做選擇
總分詞數(shù)量：正向匹配（3）< 反向匹配（2）選擇反向
詞意糾錯也是搜索里重要的一環(huán)節(jié)，在搜索的時候，打錯字說錯話是很常見場景（語言搜索）。并且因為文字和語言是情感交流的渠道，中文漢字會因為聲調的不同有著不同的含義。同時一詞多義，通假字等也是十分頭疼的事情。
這詞意糾錯也可以按照查字典來理解，只是查詢的字典是特殊字典里面的內容包含了情感，拼音還有聲調相關的內容。抽象點的描述，我們在看見“康帥傅”的時候大腦會把“康帥傅”自動糾錯成“康師傅”，這就有點自動糾錯的味道。
1、拼音糾錯
當輸入的漢字存在錯誤時，系統(tǒng)需要及時聯(lián)系上下文進行解析，可以將漢字轉換成拼音，通過同拼音進行識別，比如“如何吧大象放入病象”，把他們未能分詞成功單獨留下的漢字轉化成拼音“如何“”ba“”大象“”放入“”bing“”xiang”在查詢字典進行處理。
2、模型算法
這部分高于繁瑣，想了解的可自行搜索：SVM、Maxent等
用戶使用搜索功能在于得到解答，所以我們需要理解用戶搜索內容的含義。比如用戶搜索蘋果的時候，她搜索的是吃的蘋果還是蘋果手機了。一個吃一個用這兩個答案是風馬牛不相及的，所以預測類目會對用戶搜索結果影響很大。
做類目預測有幾個方法：
1、人工配置
通過后端埋點日志搜集最近熱門的搜索詞，對這些搜索詞進行指定配置，這樣就可以保證當用戶搜索蘋果的時候出來的是蘋果手機，而不是真的蘋果。這樣也是最簡單有效的方法，但麻煩在需要安排人長期維護。
2、類目相關性
通過對搜索詞進行算法計算，從搜索詞的重要性、類目數(shù)、類目出現(xiàn)次數(shù)、搜索詞出現(xiàn)次數(shù)等進行計算。
代表性tf-dc算法。
搜索結果的排序也是十分頭疼的事情，比如搜索蘋果手機，出現(xiàn)的結果是10萬+條商品信息，那么誰排第一這就成了一個問題。因此我們要從權重出發(fā)進行權重排序。（商品少也可以按照最新更新時間排序，主要看個人）。
1、詞頻：對搜索對query進行分詞處理，在進行預測類目后對高詞頻內容優(yōu)先展示
2、用戶標簽：符合用戶標簽喜好的商品進行加權,優(yōu)先排序
3、時間段：對當前時段營業(yè)（客服在線）進行加權
4、銷量、好評率：同理這就不說了
5、商品時效：對新更新商品進行加權，可用于互沖舊商品銷量、好評的加
6、付費：競價廣告、付費升權等
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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