在爱奇艺的搜索场景中，用户输入的Query经过一系列处理，与候选Doc进行匹配，最终在结果页展示最相关的内容。这个过程中，排序算法起着至关重要的作用。本文将介绍爱奇艺搜索排序算法的实践经验，帮助读者更好地理解这一过程。
一、背景介绍
爱奇艺的搜索场景具有多产品线、多业务形态和多数据类型的特点。例如，用户可以在主端、随刻、极速版和TV等多个产品线上进行搜索，涵盖了综合搜索和各垂类业务。同时，搜索结果的数据类型多样，包括专辑、短视频、爱奇艺号等。为了满足不同用户的需求，排序算法需要根据用户输入的Query和候选Doc的匹配度进行排序。
二、算法原理
- Query侧处理
Query侧主要加入了Query分词、意图识别标签等处理。通过对用户输入的Query进行分词，可以将其拆分成多个关键词，便于后续的处理和匹配。同时，通过意图识别标签，可以判断用户的查询意图，如视频搜索、小说搜索等，从而对搜索结果进行更精准的筛选。 - Doc侧处理
Doc侧加入了演员、内容标签、Title、Clicked-query等特征。这些特征可以帮助算法更好地理解候选Doc的内容和特点，从而与用户输入的Query进行更准确的匹配。例如，如果一个Doc的标题中包含用户查询的关键词，那么这个Doc被认为与用户查询相关度较高。 - 交叉学习与Pooling
Query侧和Doc侧的多值Meta特征分别经过Pooling后进行交叉学习。这样做的目的是让算法能够从多个维度上理解Query和Doc的匹配关系，提高排序的准确性。同时，这种交叉学习的方式还能够让算法更好地适应不同的业务场景和数据类型。 - DIN结构与多兴趣表达
为了更好地学习用户的多兴趣表达，我们采用了DIN（Deep Interest Network）结构。该结构可以学习用户在多个时间序列上的点击序列，从而了解用户的兴趣偏好和行为习惯。这有助于算法更准确地判断用户的意图，提高搜索结果的匹配度。 - Loss函数与优化方法
我们采用了LambdaRank作为Loss函数，这是一种常用的搜索排序损失函数。通过优化这个Loss函数，我们可以提高搜索结果的点击率等指标。在优化方法上，我们采用了DNN（Deep Neural Network）升级的方法，这有助于提高模型的泛化能力和稳定性。
三、实际应用与效果评估
在DNN升级的基础上，我们对TopK业务进行了优化。从搜索业务的角度来看，TopK位置的展示效果对用户体验的影响非常大。如果Top位置的内容质量较差或与用户查询相关性不高，会导致用户跳出搜索页面。因此，我们对TopK位置的内容进行了针对性的优化，提高了其质量和相关性。
通过实际应用和效果评估，我们发现优化后的搜索排序算法在整体点击率指标上有了明显的提升。这表明我们的算法改进是有效的，能够提高用户的搜索体验和满意度。同时，我们也注意到了一些潜在的问题和挑战，需要在未来的工作中继续研究和改进。
总之，爱奇艺搜索排序算法的实践经验表明，通过对Query侧和Doc侧的处理、交叉学习、多兴趣表达以及优化Loss函数等方法进行改进，可以提高搜索结果的匹配度和点击率等指标。这有助于提升用户体验和业务效果。在未来的工作中，我们将继续探索和研究新的技术和方法，以进一步提高搜索排序的质量和效率。