下拉框提示词（如图1所示），在淘宝搜索中，称为Suggestion(查询词提示)，已经是淘宝搜索引擎必备的一个功能了，当你在搜索框进行输入时，搜索框会打开下拉的提示框，动态地向你提示一些与你已经输入内容相关的查询串。如果在提示框中看到所希望输入的查询串，直接用鼠标点击或键盘选择后，即可进行搜索，减少你的输入字符数。如果大家有一定的数字媒体检索和搜索引擎的基础知识，应该能联想到高频查询统计是如何运用在这当中的了吧。
一个基本的模型是：统计查询串中可能出现的各个前缀子串，然后统计以各个前缀子串开头的查询串的频率。对各个子串，取以其作为前缀的对应K个最高频查询串。再以各子串为KEY，建立倒排索引。定期更新倒排索引，即可依据查询频率给出一个比较合理的提示内容。
模型并不复杂，但这么做有什么好处，其中包含的频率统计信息有什么意义呢?
来做个简单分析，比如淘宝搜索引擎，一天接收到的查询次数为1000万次，不同的查询串有100万个。通常而言，按查询频率来统计，频率较高的前10%查询词，其被查询的次数会占到总查询次数的近50%。下面用二分图模型来说明这个过程，如图2所示。
对于用户和具有相同前缀的查询串，分别以上图中的u和q来表示。对于用户ui查询qi串的行为，以在ui与qi间连边来表示。假设各次查询之间是相互独立的，则一次查询命中查询串q的概率与q的度数成正比。如果将已有的查询记录作为先验模型，那么当某用户发起一次查询时，度数高，即查询频率高的串被命中的概率就大，所以会优先出以用户输入为前缀的高频查询串。
而具体到一个查询串，按上述思路来推测，当用户输入第一个字之后，所提示的字串中包含用户希望输入查询串的概率可以这样计算：提示字串在所有以该字开头的查询串中查询次数所占的比例。一个合理的假设是，以某串P作为前缀的查询串Q，其数目会随着P的串长增长而快速下降。这个速度通过统计公共前缀查询串的数目可以推断，用户也能够查找到相关的统计资料，这里不再举具体数据。
按这样的方法，随着用户主动输入字串的长度增长，提示词命中用户真实查询词的概率将不断增加，因而需要用户主动输入的字串长度将缩短。整体上讲，能有效地降低用户使用搜索引擎的复杂度。这对于广大的中文搜索引擎用户，无疑是有吸引力的。因为大多数用户使用的是拼音输入法，需要不断地在同音字中选取自己所需要的字、词，现在搜索引擎有了这样一个功能，大家使用起来会方便很多。
根据以上介绍的Suggestion，我们还可以引入淘宝搜索点击日志，可以进一步利用点击信息来度量查询间的相似性，从而改进Suggestion。
以二分图作为分析工具，对于查询qi，用户点击的结果URL为uj，则在于之间连一加权边，eij其权重对于qi的所有查询中，uj被点击的次数wij。如图3所示。
对于查询qi则可以用这些与之相连的加权边表示。其形式为：
基于这种表示，就可以度量两个查询之间的相似度：
这种做法就是利用点击作为联系查询与结果的桥梁，将结果集作为表达查询的一个特征空间，并在这个特征空间中度量查询的相似度，从而找到相近的查询作为Suggestion结果，由此可见，淘宝点击日志的作用是多么的重要！
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