把以前做电商商品搜索的经验归档一下。电商的搜索功能大体上比较相同，从京东、苏宁、易讯等大型电商都可以观察出来。电商搜索功能大致分为几块：
1. 商品搜索、列表的展示，带排序功能；可能有些产品会要求一个商品不同规格也聚合成一个展示。
2. 类别导航区块、属性过滤区块；类别导航通常在页面的左上方，属性过滤块通常在商品展示区上方。
3. 搜索框自动联想；敲了bing能提示“饼干”、“冰块”之类的
4. 查询词扩展；搜完一个词在显眼区域提供相关查询词，比如搜了“苹果”，会提示“是否需要搜 苹果手机套 iphone5s” 等
第1,2点，以前在公司写的一篇：http://mlcsdev.iteye.com/blog/2048371 。电商的分词不太重要，单字都可以接受，只是需要把一定的词分出来，保证同义词可用。另外一块如何设置较好的默认排序，是需要根据用户搜索历史来进行学习的，这点还没做到。
有关3,4点solr的suggest组件也可以使用，但功能不满足要求，之前的博客提过实现方案。
自动联想，可以参考之前博客： http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/8816218
或者参考美团的策略，或者直接使用nlpcn的"搜索提示"，我的办法其实和nlpcn的办法是一样的。
查询扩展，可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/8760785
那么联想和扩展的词从哪来，通常是从搜索日志整理，实在不行可以从商品标题上取。
另外还有一个拆词搜索，就是一个query因为太乱什么都没搜到，需要根据query里面部分有意义的词分别列出几个商品。这个比较简单，就直接按分词的思路，把query里面出现的词拿出来单独搜就行了。
有耐心的也可以看以前录的视频：http://v.youku.com/v_show/id_XNjA5NTM0NzMy.html
这里只是介绍功能实现，1,2点如果比较大的数据量，可能会需要多考虑一些潜在的性能问题，但一般中小电商可以不必担心系统方面的问题。
