简介：简介：本文通过【虫虫音乐】在阿里云开放搜索的最佳实践，和大家介绍影音行业如何快速实现高质量的搜索服务助力业务更好发展！

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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