计算机专业面试题：业务上BUG一条解析及解答

在一家电商平台上，有一个商品搜索功能，用户可以通过输入关键词来查找商品。系统在处理搜索请求时，经常会遇到一些业务上的BUG，是一个具体的案例：

当用户输入关键词“笔记本电脑”进行搜索时，搜索结果中包含了一些与“笔记本电脑”完全不相关的商品，如“电热水壶”、“电子秤”等。这明显是一个业务上的BUG，影响了用户的搜索体验。

分析

要解决这个需要分析BUG产生的原因。是可能的几个原因：

1. 关键词匹配算法不精确：搜索算法可能没有正确地匹配用户输入的关键词，导致搜索结果出现偏差。

2. 数据库中商品分类不清晰：商品数据库中可能存在分类错误，导致搜索结果中出现无关商品。

3. 缺乏有效的过滤机制：搜索结果中缺少有效的过滤条件，导致无关商品出结果中。

解答

针对上述原因，是解决这个BUG的步骤：

1. 优化关键词匹配算法：

– 重新评估现有的关键词匹配算法，确保算法能够更准确地匹配用户输入的关键词。

– 可以引入更多的匹配规则，词频统计、同义词处理等，以提高匹配的准确性。

2. 清理和优化数据库：

– 对商品数据库进行审查，确保每个商品的分类是准确无误的。

– 对于分类错误的商品，将其移动到正确的分类或者进行修正。

3. 引入有效的过滤机制：

– 在搜索结果页面，增加过滤选项，如品牌、价格、商品类型等，让用户可以根据自己的需求进行筛选。

– 对于搜索结果，可以实施分级展示，将最相关的商品优先展示，减少无关商品的干扰。

是一个具体的解决方案：

解决方案：

1. 优化关键词匹配算法：

– 采用N-gram算法进行关键词匹配，提高匹配的多样性。

– 对搜索关键词进行预处理，如去除无关字符、同义词替换等。

2. 清理和优化数据库：

– 使用SQL查询语句对商品表进行审查，找出分类错误的商品。

– 更新商品分类，确保每个商品的分类正确无误。

3. 引入有效的过滤机制：

– 在搜索结果页面，增加品牌、价格、商品类型等过滤选项。

– 实现分页展示，提高用户体验。

代码示例：

python

# 优化关键词匹配算法的示例代码

def ngram_search(query, data):

ngrams = [query[i:j] for i in range(len(query)) for j in range(i + 1, len(query) + 1)]

results = []

for item in data:

for ngram in ngrams:

if ngram.lower() in item['description'].lower():

results.append(item)

break

return results

# 清理和优化数据库的示例代码

def clean_database():

# 使用SQL查询语句查找分类错误的商品

# 更新商品分类

pass

# 引入过滤机制的示例代码

def filter_results(results, filters):

filtered_results = []

for result in results:

if all(getattr(result, filter_key) == filter_value for filter_key, filter_value in filters.items()):

filtered_results.append(result)

return filtered_results

通过上述步骤，可以有效地解决因业务上的BUG导致的搜索结果不准确的提升用户体验。