人工智能技术在电商搜索的落地应用

2025年12月29日 互联网

人工智能技术在电商搜索的落地应用

电商搜索作为用户触达商品的核心入口，其体验直接影响用户留存与转化。传统基于关键词匹配的搜索系统，难以处理语义模糊、同义词、多模态查询等复杂场景。而人工智能技术的深度融入，正在重构电商搜索的技术架构与用户体验。本文将从技术实现、架构设计、性能优化三个维度，探讨人工智能在电商搜索中的落地实践。

一、语义理解：从关键词到意图的跨越

传统搜索依赖“用户输入关键词=商品标题匹配”的简单逻辑，但用户查询往往存在语义模糊性。例如，“适合跑步的轻便鞋”可能对应“运动鞋”“跑鞋”“透气鞋”等多个标签。人工智能通过自然语言处理（NLP）技术，可实现查询的意图解析与语义扩展。

1. 意图识别模型

意图识别是语义理解的核心。通过预训练语言模型（如BERT、ERNIE），可将用户查询映射到预定义的意图类别（如“品牌查询”“属性筛选”“场景推荐”）。例如：

  1. # 伪代码：基于BERT的意图分类
  2. from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
  4. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
  5. model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=5)  # 假设5种意图
  7. query = "有没有适合夏天的连衣裙？"
  8. inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
  9. outputs = model(**inputs)
  10. predicted_intent = outputs.logits.argmax().item()  # 输出意图标签ID

实际系统中，需结合电商领域数据微调模型，提升对“材质”“价格区间”“适用人群”等垂直领域术语的识别能力。

2. 同义词与纠错

用户输入可能存在拼写错误或口语化表达（如“耐克鞋”误写为“耐克邪”）。通过构建领域词典与纠错模型（如基于编辑距离的候选生成+语言模型评分），可自动修正查询并扩展同义词。例如：

  1. # 伪代码：基于编辑距离的纠错候选生成
  2. from Levenshtein import distance
  4. query = "耐克邪"
  5. brand_dict = {"耐克": ["nike", "耐克", "nai ke"], "阿迪": ["adidas", "阿迪达斯"]}
  7. candidates = []
  8. for brand, synonyms in brand_dict.items():
  9.     for syn in synonyms:
  10.         edit_dist = distance(query.lower(), syn.lower())
  11.         if edit_dist <= 1:  # 允许1个字符的编辑距离
  12.             candidates.append((brand, syn, edit_dist))
  13. # 按编辑距离排序，选择最可能的修正

二、多模态搜索：图像与文本的融合

电商场景中，用户常通过图片搜索商品（如“截图一件衣服找同款”）。传统方法依赖图像特征提取（如ResNet）与向量检索，但结合文本描述可提升准确性。

1. 跨模态检索架构

跨模态检索需统一文本与图像的嵌入空间。常见方案包括：

  • 双塔模型：分别编码文本与图像，通过对比学习（如CLIP）拉近语义相似样本的距离。
  • 联合编码模型：直接输入文本+图像，输出融合特征（如VisualBERT）。
  1. # 伪代码：基于CLIP的跨模态检索
  2. from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
  4. processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
  5. model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
  7. # 图像特征
  8. image_path = "dress.jpg"
  9. inputs = processor(images=image_path, return_tensors="pt", padding=True)
  10. image_features = model.get_image_features(**inputs)
  12. # 文本特征
  13. text = "红色连衣裙 长款 雪纺"
  14. inputs = processor(text=text, return_tensors="pt", padding=True)
  15. text_features = model.get_text_features(**inputs)
  17. # 计算余弦相似度
  18. from torch.nn.functional import cosine_similarity
  19. similarity = cosine_similarity(image_features, text_features, dim=-1)

2. 性能优化

跨模态检索需处理海量商品图像，可通过以下方式优化：

  • 向量索引：使用FAISS、ScaNN等库构建近似最近邻（ANN）索引，加速Top-K检索。
  • 量化压缩：对图像/文本向量进行PCA降维或量化（如PQ），减少存储与计算开销。

三、个性化搜索：千人千面的排序策略

用户行为数据（如点击、购买、浏览时长）可反映偏好。通过强化学习或排序学习（LTR），可动态调整搜索结果的排序权重。

1. 特征工程

个性化排序需构建用户与商品的特征向量，常见维度包括：

  • 用户特征：年龄、性别、历史购买品类、价格敏感度。
  • 商品特征：销量、好评率、库存、促销状态。
  • 上下文特征：时间（如季节）、地理位置、设备类型。

2. 排序模型

排序学习模型（如LambdaMART、DeepFM）可结合上述特征，预测用户对商品的点击/购买概率。例如：

  1. # 伪代码：基于DeepFM的排序模型
  2. import tensorflow as tf
  3. from deepctr.models import DeepFM
  5. # 特征列定义（需根据实际数据调整）
  6. sparse_features = ['user_id', 'item_id', 'cate_id']
  7. dense_features = ['price', 'sales']
  9. # 模型构建
  10. model = DeepFM(linear_feature_columns=sparse_features, dnn_feature_columns=[sparse_features, dense_features], task='binary')
  11. model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
  13. # 训练与预测（需替换为实际数据）
  14. # model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
  15. # predictions = model.predict(test_data)

四、实时反馈与持续优化

电商搜索需快速响应用户行为变化（如新品上架、热点事件）。可通过以下方式实现实时优化：

  • 在线学习：使用流式数据（如Kafka）实时更新模型参数（如Vowpal Wabbit）。
  • A/B测试：对比不同排序策略的点击率（CTR）、转化率（CVR），选择最优方案。
  • 负反馈处理：对用户跳过或快速退出的商品，降低其权重。

五、架构设计建议

  1. 分层架构：

    • 接入层：负载均衡、查询解析、安全过滤。
    • 计算层：语义理解、跨模态检索、排序模型。
    • 存储层：商品索引、用户画像、模型参数。

  2. 微服务化：将语义理解、图像检索、排序等模块拆分为独立服务，通过gRPC或HTTP通信，提升可扩展性。

  3. 混合存储：

    • 实时查询：使用Elasticsearch存储商品文本信息，支持快速检索。
    • 向量检索：使用Milvus或FAISS存储图像/文本向量，支持近似搜索。

六、注意事项

  1. 数据隐私：用户行为数据需匿名化处理，符合GDPR等法规要求。
  2. 模型可解释性：对排序结果提供简单解释（如“因您近期浏览过运动鞋”），提升用户信任。
  3. 冷启动问题：新商品可通过属性匹配或人工标注解决数据稀疏问题。

结语

人工智能技术正在重塑电商搜索的体验与效率。从语义理解到多模态检索，从个性化排序到实时优化，技术落地的关键在于结合业务场景选择合适方案，并通过持续迭代提升效果。未来，随着大模型与多模态技术的进一步发展，电商搜索将更加智能、精准与人性化。

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