公司背景
虫虫音乐是一家版权乐谱分发平台,致力于专业打造音乐教育和乐谱版权登记发行，拥有强大的年轻用户群体，为不同的音乐爱好者提供学习和出售作品的平台，提供了上传乐谱、版权登记、发行出售等服务。
搜索业务背景
客户痛点：
- 当前搜索服务依赖于传统数据库，存在模糊查询不够灵活，性能一般问题，导致搜索召回效果不好，搜索成功率<70%, 用户体验欠佳；
- 搜索效果的优化，需要专业的算法工程师，自行实现开发成本较高；
- 重点面向专业的音乐人士，搜索流量占站内流量较高比重，打造高质量的搜索效果对业务至关重要；
客户需求：
- 乐谱搜索的形式较为多样，用户可以通过"曲谱名称","歌手名称",“作者”,“调性”,"难易度"等多维度从乐谱库中进行复合搜索，例如: 后来 完整指法 C调 刘若英 初学者优先；
- 提供query改写功能，如拼写纠错、同义词等；
- 可对召回的结果更细粒度的打分，并以文档得分对召回结果排序展示；
- 提高搜索召回点击率，提升业务转化能力；
开放搜索解决方案：
搜索服务架构图：
搜索能力解析
1. 查询语义理解：
• 开放搜索具备通用行业分词能力，预设好的query改写功能配置简单易上手，无需开发，使用方便，可快速响应搜索优化需求；
• 自定义词权重干预词典，满足同一字段多个分词参与召回的权重高低不同的业务需求，提高用户搜索成功率；
例如：同一query中曲谱的名字：“后来”，曲谱的调性：“C调”，曲谱的作者：“刘若英”，可以自定义干预分词的term的权重；
2. 排序优化：
无需依赖开发工程师，也可以使用表达式实时调整排序结果；
• 基础排序（粗排）：即是海选，从检索结果中快速找到质量高的文档，取出TOP N个结果再按照精排进行精细算分，基础排序对性能影响比较大；
• 业务排序（精排）：对最终排序效果影响比较大，对粗排的结果做更精细筛选，支持任意复杂的表达式和语法；
• 相关函数应用
static_bm25：静态文本相关性，用于衡量query与文档的匹配度
normalize ：归一化函数，根据不同的算分将数值归一化至[0, 1]
first_phase_score ： 获取粗排表达式最终计算分值
3. 搜索引导功能：
对业务目标转化起到很好的铺垫作用；
• 下拉提示：搜索中引导功能，在用户输入查询词的过程中，基于用户文档内容的query智能抽取，智能推荐候选query，提高用户输入效率，帮助用户尽快找到想要的内容。
• 热词：搜索前引导功能，热词处于搜索引擎整个工作流程的最上游，越上游的环节，对于达成业务目标有着越重要的决定作用，结合运营策略对提升业务目标可以有比较大的发挥空间．
热词模型配置流程：内置成熟高级算法功能，无需自行编写定制；
客户心声
使用开放搜索后,不仅满足了业务的搜索需求,还提升了用户体验,从而实现业务目标的快速转化；
- 相比之前,搜索成功率从70%提高到了97%，精准命中用户需求；
- CTR增长超过150%;
- 从数据库迁移到OpenSearch后，搜索速度得到了1倍以上的提升;
- 大大提升了数据库的性能,减轻了数据库压力;
- 团队无需再配置工程架构类开发和系统运维，降低了人力成本，省心省力；
以上就是影音行业“虫虫音乐”在阿里云开放搜索上的应用实践，如果您对搜索与推荐相关技术感兴趣，欢迎加入钉钉群内交流~
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