电商搜索的算法逻辑给我讲一下？较普通的 模糊搜索，有多少用户转化率的提升？

电商搜索的算法逻辑主要包括以下几个步骤：

1. 用户查询解析：将用户输入的查询进行分词处理，去除停用词等无关信息，并进行同义词扩展，以得到更准确的查询意图。

2. 商品匹配度计算：根据用户查询的关键词与商品属性、标题、描述等进行匹配度计算，常用的算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）和BM25（Okapi Best Match 25）等。

3. 结果排序：根据商品的匹配度得分，对搜索结果进行排序，通常采用降序排列，让最相关的商品排在前面。

4. 用户反馈调整：根据用户的点击、购买行为等反馈数据，对搜索结果进行调整，提升搜索的相关性和个性化推荐效果，比如根据用户的历史行为向其推荐相似或相关的商品。

5. 广告推荐：将一定比例的广告商品插入到搜索结果中，根据广告主的出价、商品质量等因素，进行相关性排序。

至于模糊搜索，它可以在用户查询关键词中包含一定的错误、拼写错误或者近义词，通过模糊匹配来获取相关结果。常用的技术有拼写纠错、同义词扩展、近似词匹配等。

对于用户转化率的提升，具体的提升幅度会受多个因素影响，包括算法的精度和准确度、搜索结果的排序质量、推荐的个性化程度等。一般来说，较普通的模糊搜索算法可以提升用户的搜索体验，使用户更容易找到感兴趣的商品，从而提高用户的转化率。但实际效果需要根据具体的业务场景和实施情况来评估。