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業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：基于文本的搜索召回流程復(fù)雜,，精準(zhǔn)度不足

近幾年來(lái),，圖數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,。圖數(shù)據(jù)在影音娛樂(lè)場(chǎng)景中也廣泛存在,，其中與音樂(lè)相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主要有以下三類(lèi)：內(nèi)容方面有歌曲,、綜藝,、影視,、專(zhuān)輯等,；歌手方面有歌手信息、歌手之間的關(guān)系,，包括組合,、相似度等；歌手和歌手內(nèi)容之間的關(guān)系有演唱,、作詞,、作曲等。

之前騰訊音樂(lè)的搜索召回主要是基于文本匹配,，召回后還需進(jìn)行相關(guān)性排序,，存在召回流程/排序策略復(fù)雜、精準(zhǔn)度不足,、過(guò)度召回的問(wèn)題,，難以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求。為了讓內(nèi)容搜索更加智能化,、用戶(hù)體驗(yàn)更佳,，騰訊音樂(lè)希望借助知識(shí)圖譜對(duì)搜索行為的后臺(tái)邏輯進(jìn)行優(yōu)化。

選擇 悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)：優(yōu)化內(nèi)容搜索效率和用戶(hù)體驗(yàn)

為了滿(mǎn)足平臺(tái)業(yè)務(wù)需要,，我們選出的是支持千億級(jí)規(guī)模數(shù)據(jù),，高性能毫秒級(jí)多跳查詢(xún)，能做到毫秒級(jí)的在線響應(yīng),、支持?jǐn)?shù)據(jù)批量導(dǎo)入導(dǎo)出的分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品,。經(jīng)過(guò)對(duì)多個(gè)圖數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比 & 優(yōu)缺點(diǎn)分析，并通過(guò)一度鄰居（跟點(diǎn)直接相連的點(diǎn)）,、兩度鄰居,、共同鄰居這三個(gè)方面的數(shù)據(jù)庫(kù)性能測(cè)試，綜合來(lái)看發(fā)現(xiàn)「悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)」不管是單機(jī)性能，還是集群性能,，都要遠(yuǎn)超于其他競(jìng)品,。

騰訊音樂(lè)知識(shí)圖譜項(xiàng)目架構(gòu)可以分為在線層和離線層，在線層主要包含以下模塊：storaged 負(fù)責(zé)具體數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),，包括點(diǎn)數(shù)據(jù),、邊數(shù)據(jù)，以及相關(guān)的索引,；metad 負(fù)責(zé)存儲(chǔ)圖數(shù)據(jù)的 meta 信息,，例如數(shù)據(jù)庫(kù)的 schema、addition 等,。離線層有音樂(lè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的新增數(shù)據(jù),，例如新增發(fā)行的唱片，還有全量數(shù)據(jù)的更新,，我們選擇了全量加增量的數(shù)據(jù)層方案,。通過(guò)全量數(shù)據(jù)生成和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成的方案，形成一個(gè)增量的源數(shù)據(jù),，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)的歷史增量的補(bǔ)發(fā),。

應(yīng)用場(chǎng)景

應(yīng)用場(chǎng)景1： 復(fù)雜搜索查詢(xún)

音樂(lè)知識(shí)圖譜不僅可以做簡(jiǎn)單的搜索，還可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜搜索需求,。例如要查詢(xún)周杰倫的男女對(duì)唱的歌曲有哪些,，如果要實(shí)現(xiàn)這個(gè)查詢(xún)，需要對(duì)周杰倫的歌曲進(jìn)行一定的過(guò)濾,，歌手的數(shù)量要等于 2,，另一位歌手的性別是女性，還要考慮基于播放量,、歌手權(quán)重等等的排序,。

在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)要實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能很復(fù)雜，利用知識(shí)圖譜就比較簡(jiǎn)單了——先找到歌手周杰倫,，查找周杰倫的所有歌曲中滿(mǎn)足 2 人合唱,，另一個(gè)歌手性別是女性的，只要兩跳就可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的搜索查詢(xún),。

應(yīng)用場(chǎng)景2：搜索結(jié)果的相關(guān)推薦

使用知識(shí)圖譜可以根據(jù)搜索的關(guān)鍵詞查詢(xún)圖譜中的實(shí)體節(jié)點(diǎn),，進(jìn)而查詢(xún)出關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)，用關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)給出推薦的結(jié)果,。例如：用戶(hù)搜索“周華健”,，我們希望通過(guò)關(guān)聯(lián)信息推薦出“李宗盛”。如果通過(guò)原有的搜索引擎這個(gè)關(guān)聯(lián)很難實(shí)現(xiàn),；而用知識(shí)圖譜,，從周華健（歌手）對(duì)應(yīng)到縱貫線（組合），從組合再到另一歌手李宗盛,，只要兩跳,。

應(yīng)用場(chǎng)景3：基于知識(shí)計(jì)算給出答案

通過(guò)圖譜的關(guān)聯(lián)信息、實(shí)體上下位信息,、實(shí)體屬性信息,，也可以根據(jù)知識(shí)圖譜的計(jì)算結(jié)果查詢(xún)出相應(yīng)的答案。例如用戶(hù)搜索劉德華90年代的歌曲,，用知識(shí)圖譜的話,，只要選擇「歌手」-劉德華、「時(shí)間」-90年代歌曲,，兩個(gè)聯(lián)合起來(lái)就可以得到結(jié)果,。

使用收益：召回流程縮短,，搜索更快更精準(zhǔn)

傳統(tǒng)的搜索召回是基于文本匹配,，流程復(fù)雜準(zhǔn)確度不足，而知識(shí)圖譜搜索召回是基于實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行查詢(xún),，搜索召回具有結(jié)果精準(zhǔn)、流程短的優(yōu)點(diǎn),。通過(guò)使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行音樂(lè)知識(shí)圖譜的升級(jí),，增強(qiáng)了檢索和推薦的效率，同時(shí)基于圖數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的知識(shí)庫(kù)具備一定的推理能力,，提升了客戶(hù)的搜索體驗(yàn),。

目前，騰訊音樂(lè)已經(jīng)上線了知識(shí)圖譜的搜索應(yīng)用,，支持各類(lèi)搜索場(chǎng)景,。例如：校歌搜索-當(dāng)用戶(hù)搜索大學(xué)校名和校歌組合時(shí)，召回對(duì)應(yīng)的學(xué)校的校歌,；歌手場(chǎng)景-當(dāng)用戶(hù)搜索歌手名字的時(shí)候,，返回歌手所在組合，以及合唱過(guò)知名歌曲的合作歌手等,；影視場(chǎng)景-當(dāng)用戶(hù)搜索影視主題曲,、片尾曲、插曲等等的時(shí)候,，返回對(duì)應(yīng)的影視的歌曲等等,。