框計算的目標(biāo)是為用戶提供基于搜索框的一站式搜索服務(wù)。舉例來說，當(dāng)用戶在搜索框中輸入非誠勿擾時，系統(tǒng)就能明確該query有尋求電視節(jié)目視頻、電影視頻、查找影評、參與討論及查看相關(guān)新聞等需求，然后將這些不同的需求分配給最優(yōu)的內(nèi)容資源或應(yīng)用進(jìn)行處理，最終精準(zhǔn)高效地將滿足這些需求的結(jié)果展現(xiàn)給用戶。圖1展示了框?qū)uery非誠勿擾的滿足情況。從上面的分析中，我們不難看出，框計算的第一步，就是識別出一個query具有哪些需求，而這正是需求分析要完成的任務(wù)。非誠勿擾的框計算結(jié)果需求分析是框計算的入口，因為只有分析出query的需求，才能更好地展現(xiàn)出相應(yīng)的結(jié)果來滿足用戶的需求。

因此對query的需求分析得越準(zhǔn)確、覆蓋的query準(zhǔn)多，用戶的滿意度則越大。需求分析是框計算中最重要也是難度大的地方之一。識別query的需求，最容易想到的方法是查詞表。比如將所有的電影、電視劇名都事先收集起來，放到詞表中，只要用戶輸入該詞表中的詞，就能識別出一個query是否有尋找視頻的需求。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是快，但缺點(diǎn)非常明顯：首先，這種方法只能將query劃分為2個維度，要么有視頻需求，要么沒有視頻需求。但很多視頻的名字，具有多方面的含義，在視頻上面只是其中一個微弱的含義，如果直接出視頻需求，則會極大地傷害用戶。比如，有一個廣告片的名字叫百度一下，這個廣告片可能60%以上的用戶都不熟悉，如果這60%以上的用戶輸入百度一下，直接給出一個名為百度一下的視頻觀看結(jié)果，則這60%以上的用戶會感覺非常困惑。
其次，這種方法不能很好地滿足大部分用戶的需求。用戶在尋找視頻時，表述方法是多種多樣的，比如：士兵突擊全集、士兵突擊高清、士兵突擊全集在線觀看等，這3個query都具有強(qiáng)烈的尋找視頻需求，但通過查表的方法，卻無法識別出該需求。再次，這種方法對電影、電視劇外的視頻需求無法滿足。有視頻需求的往往不止電影、電視劇，流行或新聞時效性的很多東西，都具有強(qiáng)烈的視頻需求。比如：西單女孩、中關(guān)村男孩、釣魚島撞船、朝韓炮擊等，多數(shù)用戶往往都有查看相關(guān)視頻的需求。最后，這種方法缺乏預(yù)測性，識別出的query數(shù)量有限。即對于詞表中的詞條，能夠識別出視頻需求，但詞表外詞條，無法識別出視頻需求。因此，如果詞表的規(guī)模為N，則最多只能識別出N個query具有視頻需求。從上面的分析中，我們可以總結(jié)出，一個好的需求分析方法，至少要滿足如下需求：1)具有很高的準(zhǔn)確率以及召回率，即能在識別出90%以上query需求的同時，又能保證識別出來的需求，95%以上都是正確無誤的;2)具有良好的預(yù)測能力，即能夠準(zhǔn)確地預(yù)測出未知query的需求;3)具有識別需求與解析字段功能，即在識別出query需求的同時，還能高效地從中解析出所需信息。
首先，用戶query表述方式的多樣性給需求分析帶來了不少困難。比如，關(guān)于尋找天氣這一種需求，用戶就有上百種不同的表達(dá)方式。其次，相近query可能具有截然不同的需求。比如：從北京到上海車距與從北京到上海車票，前者具有較強(qiáng)的自駕需求，而后者具有較強(qiáng)的火車時刻查詢需求。而同樣為明星，王菲、張學(xué)友，都具有強(qiáng)烈的視頻、圖片等需求，而李開復(fù)、張亞勤等科技明星，從用戶的需求來看，最強(qiáng)烈的需求是尋找百科信息，而非視頻、圖片。最后，用戶輸入的query往往使用自然語言進(jìn)行表述，有時還包含縮略與拼寫錯誤，比如：5新加坡元=美元、5人名幣等于多少美元等。這些客觀存在的問題，都加大了需求分析的難度。

網(wǎng)站欄目：百度計算用戶需求的方法
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