基于机器学习的电商商品搜索优化器

 鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

基于机器学习的电商商品搜索优化器是一种利用机器学习算法，对电商平台的商品搜索进行优化的模型。其原理是通过训练一个机器学习模型，将用户查询与商品进行匹配，并根据匹配程度和其他相关因素对搜索结果进行排序和优化。

底层架构流程图：

用户查询 --> 特征提取 --> 特征表示 --> 匹配模型 --> 排序模型 --> 优化搜索结果

1. 用户查询：用户在电商平台上输入的搜索查询。

2. 特征提取：从用户查询中提取特征，例如关键词、查询长度、查询时间等。此外，还可以考虑使用自然语言处理技术提取更高级的特征，如词向量表示、语义相似度等。

3. 特征表示：将提取到的特征表示为模型可接受的形式，例如向量或矩阵。

4. 匹配模型：使用机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度神经网络等，将用户查询与商品进行匹配。模型可以学习用户查询与商品之间的关联性和相关性。

5. 排序模型：通过考虑多个因素（如商品销量、评分、价格等），对匹配到