简介：本文重点介绍"开放搜索"中的排序表达式的配置及特征性函数的应用

某新闻资讯平台,在内容搜索场景中需要满足业务多样化,个性化的需求,在query改写配置好后,希望在排序阶段进行优化,实现强大的相关性排序效果,提高用户点击率。今天会结合几个典型场景该如何来思考和设计排序因子,和大家详解特征性函数的应用

Query在开放搜索的执行流程

开放搜索排序表达式配置

接下来给大家分析几个常见的排序优化需求:

场景1：查询词和召回字段匹配程度排序优化
案例：当用户搜索“药品公司”，分词数量为2个：药品，公司，在召回结果包含的查询词分词个数相同情况下，如何把title“药品公司”排在“药品杭州分公司”的前面那？

开放搜索解决方案：应用排序相关性特征函数项field_match_ratio， 查询词的分词个数与召回字段的总词组字个数比值，比值越低，排序分越高.

详细用法：https://help.aliyun.com/document_detail/51287.htmlspm=a2c4g.11186623.6.626.64786ab8OOs7hM

场景2: 标签特征权重在“个性化”排序召回中的应用
案例: 当用户搜索"吃鸡"，可能是游戏吃鸡内容搜索，也可以能是新闻内容搜索，如何把用户更感兴趣的游戏内容排到前面那？

开放搜索解决方案：匹配文档和请求中的标签tag_match 函数，用于对查询语句和文档做标签匹配，使用匹配结果对文档进行算分加权；
• 通过长时间的积累能获知每个用户的兴趣标签，可以和内容/商品标签对应，做到“个性化”排序
• 实现对用户感兴趣的帖子加权，把用户更感兴趣的内容/商品排到前面；
假设文档内容共有如下10类型的标签：
1-财经, 2-科技 ,3-体育 ,4-娱乐 ,5-时尚, 6-教育 ,7-旅游 ,8-游戏 ,9-科普 ,10-医疗
如果想将“8-游戏”标签的文档在前面展示，可设置tag_match函数



适用场景：此函数不仅试用于内容搜索场景,同样适用商品搜索场景,满足个性化商品排序
其他案例和用法：

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