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管理Airbnb搜索中的多样性(CS CAS)

搜索系统中长期存在的问题之一是结果多样性的作用。 从产品的角度来看,显示各种结果可为用户提供更多选择,并应带来更好的体验。 但是,这种直觉与常见的机器学习排名方法不一致,后者直接优化了每个单独项目的相关性,而没有对结果集的整体了解。 在本文中,我们描述了从基于启发式的方法开始,以新颖的深度学习解决方案为最终解决Airbnb搜索多样性问题的过程,该解决方案利用递归神经网络(RNN)产生了整个查询上下文的嵌入。 我们希望我们所汲取的经验教训将对其他人有用,并激发该领域的进一步研究。

原文题目:Managing Diversity in Airbnb Search

原文:One of the long-standing questions in search systems is the role of diversity in results. From a product perspective, showing diverse results provides the user with more choice and should lead to an improved experience. However, this intuition is at odds with common machine learning approaches to ranking which directly optimize the relevance of each individual item without a holistic view of the result set. In this paper, we describe our journey in tackling the problem of diversity for Airbnb search, starting from heuristic based approaches and concluding with a novel deep learning solution that produces an embedding of the entire query context by leveraging Recurrent Neural Networks (RNNs). We hope our lessons learned will prove useful to others and motivate further research in this area.

原文作者:Mustafa Abdool,Malay Haldar,Prashant Ramanathan,Tyler Sax,Lanbo Zhang,Aamir Mansawala,Shulin Yang,Thomas Legrand

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.02621

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