相关搜索是什么？
以百度为例，相关搜索就是对当前搜索结果页的一种相关推荐，如图是我对【视频压缩】关键词的搜索结果及相关搜索词展现。
相关搜索有什么作用？
场景一般为：用户对当前页面展示内容不满足。
当你通过一个关键词无法找到你想要的东西的时候，相关搜索很可能能帮到你，和搜索提示不同，搜索提示主要用的前缀匹配的模式，关注的是你还没有点击搜索键的时候猜测你想搜什么，而相关搜索是你点击搜索键以后猜测你可能还想搜什么，所以相关搜索更加类似于一个相关推荐机制。
如何进行简单的相关搜索推荐？
本质上相关搜索是一个搜索输入和推荐输出的过程？
- 从用户角度考虑，当我在搜索一个词时结果没有满足我的需求有可能存在的问题是：①、我输入的查询词有问题；②、数据库确实没有相关内容；
- 从运营角度考虑，当用户在搜索一个词的时候，我要解决的问题：①、解决用户查询不标准问题；②、同时反馈高质量的相关搜索给客户；
从以上粗略分析我们可以得出：相关搜索的核心就是找到与输入内容相似或者相关的高质量内容，那么这个相似和相关的高质量内容如何衡量呢？
1、根据分词+TF-IDF向量模型
通过对当前搜索词进行分词的方式，将查询词切成单词的形式结合向量模型进行计算，分词在网上有大把的工具可以使用，可以满足对近义词和相似词的需求。
2、根据用户搜索轨迹推荐（非一次性搜索）
为什么是非一次性搜索，这个是因为如果是一个正常的用户，他在第一次输入搜索词与第二次搜索词相隔时间很久，那这两个词大概率下是没有太大关系的，如何定义一次性搜索这个问题我们用一个简单的规则：第一次输入搜索词与第二次输入搜索词间隔大于5分钟，我们就把他定义为一次性搜索。
①、记录：用户id+关键词 [ A1,A2….. ] [ B1,B2….. ] [C1,C2…..]将所有用户的非一次性搜索轨迹都记录下来。
②、加入统计规则：提取与当前用户搜索词相似的用户，对其下一步搜索词进行统计计算，得分高者优先推荐。
3、根据其他用户搜索词记录补充推荐
这个与下拉搜索有逻辑一样，比如用户搜索：“苹果电脑”，这个时候我们就可以把与“苹果电脑”相似的搜索词进行统计计算，得分高者优先推荐；比如最后“apple笔记本电脑”得分较高，那就推荐这个词。
4、根据搜索结果进行推荐
根据搜索结果进行推荐，也就是将搜索结果一样的页面进行关键词归类。如：搜索词A：结果12345 搜索词B：结果12345 那么搜索词A与搜索词B就可以建立同类关系。
5、结合当前相关热点推荐
一般适用于热点事件相关的场景，如：用户搜索：“正新鸡排”，恰好最近正新鸡排被315曝光热门，那么这个时候就可以推荐：“正新鸡排315曝光”这个词。
通过以上算法进行计算就可以建立一个简单的相关搜索模型，当然除了这些肯定还会有更高级的相关搜索推荐算法，别看是一个小小的推荐算法，也是需要考虑很多东西才能更贴近用户需求，解决用户问题！
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