很多電商做的設計都會做商品搜索功能
流程和邏輯圖
1，分詞
http://www.phpbone.com/phpanalysis/可以使用這個php分詞插件，但是詞典需要更新，因為商品搜索詞在根據時代變遷
可以將一個沒有搜索結果的詞，進入特殊處理的，人工校驗之后，作為新詞加入
還有就是使用第三方根據類似xunsearch等。
2，商品的分類，商品tag標簽，基礎屬性（比如男，女，年齡等需要你去前期在商品上可以分析的屬性）
分詞完成之后，一個很重要的就是分析詞的基礎屬性，比如nike的基礎屬性，就是鞋子，nike品牌，去要品標表查詢，還得去商品分類表查詢，還有追加詞，比如耐克短褲男，其實就是長尾詞分析，語義分析，如果如果有大量新詞沒有搜索結果，就需要人工增加，字典的詞根，就是分詞使用的詞根。
比如商品的一些基礎屬性，男，大碼，修身等屬性都需要在商品屬性相關表有體現，作為權重節點，比如搜索耐克鞋子，就是進行先品牌，后分類，最后產品名字，一層一層的進行處理數據，每個層級都有權重，這個需要長時間分析之后，設計權重具體是多少，中間還可以加入其它層級，比如地區，包郵，不包郵等，進行權重或者剔除條件。
這個都需要你在前期做商品的時候要做好准備
3，實際搜索處理
實際處理邏輯需要數據學習之后，不斷完善代碼邏輯，最好是層級處理，方便修改和維護，這是一個及其繁瑣和消耗耐心的過程
后面會有一個demo提供參考
4，結果內容處理，返回結果矯正
比如此次搜索需要將搜索內容，時間，返回結果都存起來，做一個邏輯分析，比如連續搜索一個短語的詞根，在一個比較短的時候連續搜索，多半可能是沒有返回給用戶正確數據，把這些數據進行定期，比如一天一次，把熱詞提取出來，做熱門搜索詞，在比如分析用戶搜索詞，做個性化推薦，個人熱門搜索內容等。這些都是數據分析作為基礎，提供的數據接口。
比如在結果的頁面，提供用戶反饋，矯正數據，去更新詞根和維護數據學習代碼。
5，后台處理給運用分析數據
最后就是把這些數據定期處理，提供給運營人員進行數據分析，這個挺重要的。