一、背景

搜索引擎的log数据可以用于query理解、user理解、doc理解和ranking。我们运行共现词分析，挖掘出引擎的query log里面共现的词，离线建静态cache，用于提升引擎的性能。

二、共现词分析

分析query log里query的平均的term数，值为5。我们对query log依次进行一至四元共现词分析，高于四元的我们推荐用fullcache解决，而且高元的离线计算成本也太高。

做法如下：

首先抽取query里分词后的term，因为term不一定是相邻的，所以根据指定的N元需要进行穷举N元共现词，使用python写map-reduce程序统计共现词。

然而这里统计出来的共现词会有问题，就是会重复。我们需要对共现词进行去重，这里分为同一元去重和不同元去重。

同一元去重：

例如，query为 “中国 人民 大学 研究生 ” ，三元共现词有“中国 人民 大学”，“人民 大学 研究生”等四个三元共现词。根据我们的应用场景，所有的三元共现词都建静态cache，然后使用静态cache时，遇到相同的query，只会贪婪匹配第一个三元共现词，即“中国 人民 大学”，其他三个都白建了，这在索引大小膨胀敏感的情况下是不可接受的，需要去重。

不同元去重：

还是上面的query，二元共现词有“中国 人民”，“人民 大学”，在已经建了三元共现词的情况下，建这两个二元共现词也同样是白费力气，不会被用到，所以需要去掉已经建过三元共现词的query串再去建二元共现词，这里也需要去重。

去重方案：

这里的方案是对每个query md5一个query id，这样在reduce统计共现词频时，统计query id的数目即可去重同一元的重复。不同元的去重，用上层的共现词对下层的共现词去做去重。步骤如下：

1. 先对N元共现词做N-1元共现词，所有的共现词频用真实词频的负数表示

2. 对新生成的N-1元共现词和之前未去重的N-1元共现词做map-reduce，统计去重后的词频

解决数据倾斜问题

在实现去重方案时，引入了query id， 而大量的高频共现词，导致这些共现词的query id链特别长，出现数据倾斜。

我们在第一次map时，对key做hash多份处理，key 为 “中国_人民”，根据hash的份数，hash为“中国_人民#0”，“中国_人民#1”，…

然后再做一轮map-reduce，即通过hash key和多轮map-reduce解决数据倾斜问题。

共现词部分结果

一至四元共现词及共现频度。

共现词分析实现小细节

现在的实现，把从query中抽取term做成接口对外开放，用户只需要实现process_log接口，从自己的log 中抽取出term，然后喂给共现词分析框架，即可完成多元共现词分析。

三、共现词分析用于静态cache

我们分析log的多元共现词，建静态cache，能有效提升引擎的性能，大量的query会落到静态cache上。在全内存情况下，能够节省CPU计算，即使在超内存情况下，IO落在SSD盘甚至普通盘上，也合并了IO，对引擎的性能提升有好处。

全内存性能提升效果：

超内存性能提升效果：

四、结尾

引擎的log数据包含各种信息，非常有价值，例如对于高latency的query进行分析，或者无少结果query的分析，对log数据进行各种挖掘，能为引擎的性能优化提供很多思路和方案，也能够提升搜索的效果和用户体验。