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【Embedding】Airbnb:个性化搜索排序系统

Airbnb 这种体量的公司是如何在搜索中做到实时计算个性化,计算量不会很大吗? 如何解决新用户和新房源的冷启动问题的? 读者阅读完本文后将一一得到答案: 1....User-type & Item-type Embeddings Item Embedding 可以很好的用来发现 Item 之间的相似性,非常适用于用户短期的个性化点击场景,但是这种 Embedding...4.1 Search Model 首先我们将 Item Embedding 应用于搜索模型中,d32 表示维度大小为 32。...4.3 Embedding FE Airbnb 使用基于 Pariwise 并支持 Lambda Rank 的 GDBT 模型进行搜索排序,使用的特征包括房源特征、用户特征、搜索特征和交叉特征等共 104...for Search Ranking at Airbnb》 《Listing Embeddings in Search Ranking》 《从KDD 2018 Best Paper看Airbnb实时搜索排序中的

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搜索引擎的个性化搜索:为何搜索结果因人而异

本文将揭示搜索引擎的个性化搜索机制,探讨影响搜索结果差异的因素,并对用户隐私与个性化搜索之间的平衡进行讨论。...个性化搜索的背后机制 个性化搜索是指根据用户的兴趣、历史搜索记录、地理位置等因素,为用户提供个性化搜索结果。搜索引擎通过收集用户数据并应用机器学习算法,为每个用户定制独特的搜索体验。...设备和平台: 搜索引擎可能根据用户所使用的设备和平台(如手机、电脑、操作系统)进行个性化调整。 用户隐私与个性化搜索的平衡 个性化搜索提供了定制化的搜索体验,但也引发了用户隐私的关注。...总结 当我们使用搜索引擎进行关键词搜索时,搜索结果可能因个性化搜索而有所差异。个性化搜索基于用户的兴趣、历史记录、地理位置等因素,为用户提供独特的搜索体验。...注:搜索引擎的个性化搜索机制可能因搜索引擎公司和地区而异,本文介绍了一般情况下的工作原理和影响因素。

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解读Airbnb的个性化搜索排序算法

,包括网页搜索引擎,内容发布网站等。...虽然技术大同小异,比如搜索排序可能大家使用的都是LTR,或者现在基本用的都是DNN以及DNN的各种变种,但确实不存在一套通用的搜索排序解决方案,可以解决所有公司的问题。...简介 本文提出了一种新的、实时的个性化搜索排序算法,通过学习房源和用户的低维表示,同时在训练过程中融入对Airbnb业务的深入理解,比如全局信息和显式的负向反馈信号的引入,在真实业务场景上的实验证明了该方法的有效性...比如Airbnb公司,不同于网页搜索和电子商务公司,通过官网和应用提供出游房源短租服务。...针对搜索排序业务本文使用的模型是Lambda Rank的修改版本[4],该算法使用的特征包含用户粒度的特征,比如已成交房源的平均价格,好评率等;query粒度的特征,比如搜索地域,住房人数,入住日期,租赁天数

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用Python爬虫实现个性化搜索优化

为了更好地满足用户个性化需求,我们需要突破传统SEO的限制,采用更智能、更个性化的优化方法。本文将介绍如何利用Python爬虫实现个性化搜索优化,让您的网站在用户搜索中脱颖而出。...通过个性化搜索优化,您将能够更好地了解用户需求、提供符合用户兴趣的内容,并有效提升网站的排名与用户体验。  一、了解用户兴趣  个性化搜索优化的关键在于了解用户的兴趣和需求。...keywords=content.split('')  return keywords  def optimize_search_result(self,title,keywords):  #提交数据到个性化搜索引擎进行优化...  #示例代码仅作演示,实际可使用其他更复杂的方法和工具  print("正在优化搜索结果...")  ```  个性化搜索优化能够更好地满足用户的需求,为用户提供符合其兴趣的内容,提升网站的排名和用户体验...相信通过个性化搜索优化,您将能够实现突破传统SEO的目标,为您的网站带来更多用户和成功!

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客服系统个性化训练GPT知识库+知识库列表中新增向量搜索功能+语义文本搜索

大家都知道想要实现个性化训练的GPT,离不开向量数据库。 在我的客服系统后台,能够展示出向量库里的数据列表。现在有一个新需求,客户添加的数据很多,想要能够在后台搜索指定的数据,方便去修改。...新增搜索功能后,后台界面展示如下: 搜索部分也是基于的Qdrant数据库的search 接口,该接口需要把搜索的文本转成向量后,再通过向量去搜索相关数据。...所以,还是需要调用下gpt的 /v1/embeddings ,把搜索的关键词转为向量。...拿到向量再去调用qdrant数据库的  /collections/集合/points/search ,就可以把关键词通过语义文本相似性搜索出相关的数据 看看下面的效果,我胡乱写的搜索关键词,正常的分词搜索是搜不出数据的...,现在通过向量搜索就能搜出来了

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AI时代市场营销生存指南:8大应用方向,无限搜索与超级个性化

每次搜索将基于历史数据、预测性分析和建议快速进行。 使用搜索引擎搜索“一切”现在有了一个新的含义——“无限”搜索。 谷歌爬虫和网页抓取工具通过互联网用户的眼睛来索引动态内容。...预测性的产品推荐会自动填充搜索库来管理和适应浏览习惯。这将提供更好的以移动为中心的搜索,轻松实现个性化。 基于复杂的搜索意图算法,AI 驱动的引擎将拥有无限搜索能力(infinite search)。...AI 与个性化 AI 现在被用于策划个性化内容,以与B2B 潜在客户进行互动。为 lead nurturing (可以理解为培养中的潜在销售对象)提供个性化内容使销售机会增加了20%。...通过添加一个 AI 引擎来处理电子邮件,个性化对打开率的提升达到了228%! 这是AI驱动的个性化电子邮件的工作原理, ? 紧跟在电子邮件营销之后的是借助 AI 技术实现的个性化视频广告。...如果再进一步,将个性化视频广告缝合到电子邮件营销活动中,可以关注一下 Jivox。电子邮件中AI 驱动的个性化广告将超过人类策划的跨平台创意项目。 看到算法正在更深入地实现超级个性化,绝对是一件乐事。

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个性化设置技巧

个性化设置技巧 子墨居士 前言 本次内容主要是win10系统自带的功能,不是用第三方软件优化桌面的情况下,让自己的电脑桌面能更美观、更舒服。系统自身的个性化设置主要是下图中的几个。...鼠标右击->个性化设置。 第三方软件的效果会更好,毕竟是专门做美化的。 一、桌面设置 桌面的设置主要有背景和图标,这两个很容易影响美观。...1.1 桌面背景 鼠标右键/设置->个性化->背景 进行设置 也可以选中想要设为桌面的图片->鼠标右键->设为桌面背景,就像下面这样操作。...三、“开始”菜单设置 在前言中,图片已经显示出来,开始和任务栏都是在个性化中设置的。关于开始菜单的设置如下图所示,系统给的设置没有几个。...4.2 任务栏 在这里简单讲一讲第一个打开后任务栏中的功能块区不能移动,右侧是系统通知栏,中间的是应用栏,还有搜索栏等;第二和第三打开后,任务栏会隐藏,需要将鼠标拉到下屏幕边缘才会显示出来;第四个是将任务栏缩小一点

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个性化推荐技术

在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢?...这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。 1....为什么同样搜索可爱小背心,你和好友竟然出现不一样的商品列表? 为什么我刚刚浏览了裤子以后,首页各个频道的展现变了? 为什么在对比好友的以上界面,我更喜欢我自己的界面?...注:这里频道的概念是指淘抢购/有好货/必买清单等电商频道概念,不理解的读者可以打开APP 以上情形背后的答案就是个性化推荐技术,当然也包含了相关的搜索技术。...因为在电商产品中,在非个性化的商品展示过程中,往往爆款商品拥有更多的流量,这样其实不能很好的照顾到高质量长尾用户和高质量长尾商品。

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个性化推荐 101

导语 本文聚焦在如何做个性化推荐的流程,算法则采用常用的逻辑回归LR,这里主要介绍怎么用LR这个工具来做推荐,并不涉及算法本身的研究和细节;本文主要讨论4个问题,什么是个性化推荐?为什么做?...从上述个性化推荐的阐述可以得到两方面信息: 1、推荐存在两个主体,用户(USER)和物品(ITEM); 2、推荐是个性化的,每个用户得到推荐的物品是不同的,是极大程度上符合个人喜好的。...如上图所示是游戏个性化推荐和人工运营精品推荐的效果对比,可以看出自个性化推荐上线后点击率效果差别是很大的。为什么会这样呢?...现在这种个性化的需求越来越普遍,也促成了各产品各业务对个性化的强烈需求。 三、When? 什么时候需要做个性化推荐呢?...一般来说必须要有两个主体,用户和物品,如果只是单一的提升用户对某一个东西的行为效果,并不需要用到个性化推荐。 四、How? 下面重点讲下怎么做个性化推荐,上图是整个流程图,我们一步步讲。

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个性化推荐沙龙 | 跨领域推荐,实现个性化服务的技术途径

目前学术界与工业界对推荐的研究与应用,主要集中在对单领域的个性化推荐,即根据用户对某一领域(如书籍)的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。...还以用户购买书籍为例,因为是单领域推荐问题,对在该领域从未购买过书籍的用户来说,系统没有该用户在这个领域的任何信息,因此必然无法对用户进行单领域个性化推荐,只能推荐给用户一些流行热门的商品,无法体现个性化...单领域推荐难以实现“真正个性化”推荐 所谓的个性化推荐,在单领域往往是“群体分类推荐”。...基于这样的现状,即使一个用户只购买过一两件商品,也可以联合其他数据,对用户进行真正的个性化推荐。...一种最直观的想法是通过把多领域用户-评分矩阵合并为一个用户-评分大矩阵后采用协同过滤进行个性化推荐的方法。

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