淘宝天猫商品搜索的那个根据搜索关键字而出现不同的筛选条件是怎么做到的呢？

淘宝天猫商品搜索那个根据搜索关键字出现不同的筛选条件是怎么做的呢？

比如搜索毛衣，搜索结果页面它会给出相关的匪类筛选，

搜索笔记本，内存条，主板也会给出相应的分类筛选，

感觉很精确，很智能，很人性化，这个功能是怎么做的呢？

感觉淘宝的每一个商品都在一级级复杂的分类下面，然后每个分类下面都有一些不同的属性，比如服装的“面料”，“颜色”，电脑的“型号”等等（这应该是淘宝规定的一些分类，商家添加宝贝只能选择其中的分类），那些筛选的条件都是这些事先就规定好了的一些分类属性而已，我猜想应该是这个样子的。

但是根据我搜索的关键字就能知道我是想找什么东西，从而给出人性化的筛选条件，这个也太神奇了吧，怎么做到的呢？

比如我搜索“电脑桌”它怎么知道我是在找“家居分类”呢？

我搜索“电脑”时它就跳到电器城了，它又确定我到底是想找电脑桌还是电脑呢？

我觉得这个搜索绝不是模糊搜索商品关键字搜索那么简单的，不然否则的话，它就不知道我搜索“电脑”时到底是想找电脑桌（家居）还是电脑（电器）了。

我知道我现在擅自揣测这些东西已经超越了我已有的知识范围，但是我就是想知道，我就只会php，什么集群服务器上的大数据预测处理分析，机器学习，人工智能啊这些玩意我都不懂，我就是想知道这个原理是什么，哪怕我不懂，我觉得光是会些php mysql like %% 模糊查询sql 这些东西的话什么都干不了，这根本不叫搜索，更扯不上引擎，我不知道如果我知道原理，就只凭php能不能做出来跟这样类似的差不多的。

我已经有了一点想法，那就是添加商品时，就选好了分类，而哪一些关键字会搜到什么分类，这个事先想好，然后分类都有各自的规定必须属性，搜索时根据关键字检测到了是什么分类（就是这一步比较难做）然后筛选条件就是其分类的属性，这是凭我目前已有的只是所能想到的唯一可行的办法了，可能很愚蠢，但是我不知道这样行不行。

另外有人对开源的电商平台比较了解吗，它们不都只是个php而已吗，它们在商品检索，添加时有这样的考虑没有，它们又是怎么做的呢？

写得比较乱，希望有大神给我指点一下，谢谢了^_^

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淘宝天猫商品搜索那个根据搜索关键字出现不同的筛选条件是怎么做的呢？

比如搜索毛衣，搜索结果页面它会给出相关的匪类筛选，

搜索笔记本，内存条，主板也会给出相应的分类筛选，

感觉很精确，很智能，很人性化，这个功能是怎么做的呢？

感觉淘宝的每一个商品都在一级级复杂的分类下面，然后每个分类下面都有一些不同的属性，比如服装的“面料”，“颜色”，电脑的“型号”等等（这应该是淘宝规定的一些分类，商家添加宝贝只能选择其中的分类），那些筛选的条件都是这些事先就规定好了的一些分类属性而已，我猜想应该是这个样子的。

但是根据我搜索的关键字就能知道我是想找什么东西，从而给出人性化的筛选条件，这个也太神奇了吧，怎么做到的呢？

比如我搜索“电脑桌”它怎么知道我是在找“家居分类”呢？

我搜索“电脑”时它就跳到电器城了，它又确定我到底是想找电脑桌还是电脑呢？

我觉得这个搜索绝不是模糊搜索商品关键字搜索那么简单的，不然否则的话，它就不知道我搜索“电脑”时到底是想找电脑桌（家居）还是电脑（电器）了。

我知道我现在擅自揣测这些东西已经超越了我已有的知识范围，但是我就是想知道，我就只会php，什么集群服务器上的大数据预测处理分析，机器学习，人工智能啊这些玩意我都不懂，我就是想知道这个原理是什么，哪怕我不懂，我觉得光是会些php mysql like %% 模糊查询sql 这些东西的话什么都干不了，这根本不叫搜索，更扯不上引擎，我不知道如果我知道原理，就只凭php能不能做出来跟这样类似的差不多的。

我已经有了一点想法，那就是添加商品时，就选好了分类，而哪一些关键字会搜到什么分类，这个事先想好，然后分类都有各自的规定必须属性，搜索时根据关键字检测到了是什么分类（就是这一步比较难做）然后筛选条件就是其分类的属性，这是凭我目前已有的只是所能想到的唯一可行的办法了，可能很愚蠢，但是我不知道这样行不行。

另外有人对开源的电商平台比较了解吗，它们不都只是个php而已吗，它们在商品检索，添加时有这样的考虑没有，它们又是怎么做的呢？

写得比较乱，希望有大神给我指点一下，谢谢了^_^

这是搜索引擎的 facet查询。各种分类都是一个个事先定义好的facet，某次查询的结果会返回各种facet的统计结果，比如搜手机，就会在返回查询结果的基础上，附加上苹果有多少，小米有多少。然后再由用户指定某个facet缩小范围继续搜索。

关于搜索引擎的部分，其实不用想得很复杂。
每个商品（或者说document），会有很多index，比如“小米”，“6寸屏幕”，“智能手机”，“黑色”。当你输入查询“手机”时，facet查询会统计所有hit的document中，touch到的各个index的数量，然后把index从高到低排序。于是搜“手机”的话，就会出现，“小米”，“苹果”等手机大厂的品牌。你搜索“电脑桌”能出现“家居”的分类，是因为你的搜索结果里，大部分document都在”家居“这个index下。而你搜索”电脑“的话，电脑桌的document恐怕会因为相关性不足hit不到，统计facet的时候就”电脑桌“排序靠后就不考虑了。

讲得很粗糙，有错欢迎指正。

这个应该是和人工智能与机器学习有关的知识吧

以下是我的认为:每件商品在上架时会选择分类，如果我上架的是电脑桌，我肯定会选择家居类，同时商品标题肯定是包括“电脑桌”，“桌”这些关键词，并且在商品信息被写到数据库之前，再做个中文分词，将“电脑桌”提出。 因此当你输入电脑桌时，就会跳到家居（因为大多数标题中带电脑桌的商品都属于家居。不过有些商品标题可能类似“最新i7电脑，送电脑桌”，但是这在所有商品中是少数行为。）。

没必要这么复杂。
搜索电脑桌，搜索出来所有结果，每个商品都是有分类的，那么结果最多的几个分类自然也可以算出来了。就是说这个智能推荐是根据搜索结果来的。