展开

关键词

搜索推荐中的深度匹配》——1.1搜索推荐

如今,两种类型的信息访问范例,即搜索推荐,已广泛用于各种场景中。 在搜索中,首先会对文档(例如Web文档,Twitter帖子或电子商务产品)进行预处理并在搜索引擎中建立索引。 例如,如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣,则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎,并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同,推荐系统通常不接受查询。 表1.1总结了搜索推荐之间的区别。搜索的基本机制是“拉”,因为用户首先发出特定的请求(即提交查询),然后接收信息。推荐的基本机制是“推送”,因为向用户提供了他们没有明确要求的信息(例如,提交查询)。 在搜索引擎中,通常仅根据用户需求创建结果,因此受益者是用户。在推荐引擎中,结果通常需要使用户和提供者都满意,因此受益者都是他们。但是,最近这种区别变得模糊了。 表1.1:搜索推荐的信息提供机制

17810

搜索推荐那些事儿

搜索推荐的协同作用 推荐中的搜索 推荐服务中基于内容的推荐实际上相当于一种无声的搜索,常常在实现时会采用搜索服务的中的倒排索引等技术,例如基于内容的推荐,常常是通过规则或推荐模型得到用户感兴趣的内容的标签 推荐搜索常常在一个页面中协同为用户提供服务,例如搜索引擎搜索结果页面的关联推荐,电商软件搜索浏览页面的相关推荐等。 架构演进与架构统一 搜索架构的演进 一般而言,一个企业搜索引擎,由于在初始阶段业务线不多,提供简单的搜索服务即可。 推荐架构的演进 对于推荐引擎,起步阶段一般会采用基于内容的推荐方法,由于数据不足,企业初期会基于业务侧提供的经验规则对物品和用户进行标注,然后通过在线匹配标签的方式进行推荐。 A/B Test实验平台的复用: 由于业务需求的不断变化,模型的不断更替,通过A/B Test平台能够通过分流的方式拿到真实的生产环境中的用户反馈,以帮助企业不断验证和优化搜索推荐策略。

6820
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    搜索推荐中的深度匹配》——2.2 搜索推荐中的匹配模型

    接下来,我们概述搜索推荐中的匹配模型,并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时,匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1​,...,uM​和一组N个项目 V=i1​,... 这对应于以下事实:在推荐系统中显示了用户和项目,而用户对项目的兴趣由系统中用户对项目的已知兴趣确定。 ,可以推荐相对于该用户具有最高分数的项目的子集。 2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述,在搜索推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间(查询和文档以及用户和项目)的对象之间的不匹配。

    12930

    搜索推荐系统延迟反馈问题。

    作者:杰少 CVR预估中的延迟反馈问题 在很多推荐搜索的建模中,我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于 这在搜索推荐系统中,我们称之为延迟反馈的问题。 炼 问题严峻性 看到这么个描述,我们似乎有了一个直观的理解,但是可能并不会过于重视,我们直观感受是,是的,但是可能比例不会很高吧,有必要重视吗? 在广告推荐中,有一个指标价值是非常大的, eCPM=CPA∗P(conversion,click)=CPA∗P(click)∗P(conversion|click), CPA: Cost per conversion

    10520

    搜索推荐中的深度匹配》——1.2 搜索推荐中匹配统一性

    Garcia-Molina等【1】指出,搜索推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索(信息检索)和推荐(信息过滤)是同一枚硬币的两个方面,具有很强的联系和相似性【2】。 图1.1说明了搜索推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1:搜索推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务,旨在检索与查询相关的文档。 相反,推荐是一项过滤任务,旨在过滤出用户感兴趣的物品【3】。这样,搜索可以被认为是在查询和文档之间进行匹配,而推荐可以被认为是在用户和项目之间进行匹配。 明显的趋势是,在某些情况下,搜索推荐将集成到单个系统中,以更好地满足用户的需求,而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索推荐已经具有许多共享技术,因为它们在匹配方面很相似。 因此,为了开发更先进的技术,有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索推荐技术。 搜索推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

    19320

    为商品搜索添加联想输入与热门搜索推荐功能

    搜索引擎的另一个标配就是热门搜索推荐,让用户能够了解到当下大家最关心的新闻、商品或是八卦,在用户不知道想要搜索什么的时候,给用户一些选择,优化用户体验,实际上也是达到广告的效果。 当然,笔者不是产品经理,所以我们不分析联想输入与热门搜索推荐功能背后的意义,仅从技术角度介绍大家最感兴趣的技术问题,即如何为搜索添加联想输入搜索与热门搜索推荐功能,这也是笔者最近接到的一个需求。 本篇内容介绍如何基于ElasticSearch为商品搜索添加联想输入与热门搜索推荐功能。 为商品搜索添加热门搜索推荐 实现热门搜索推荐最简单的方式就是在用户点击搜索时记录用户输入的文本内容,然后为前端提供一个接口,用于统计所有用户输入的文本内容取出出现次数最多的前几条记录响应给前端。 这里推荐一篇文章:《Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的?》。

    30750

    商品搜索引擎–商品推荐

    因为工作需要,最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。 排序推荐 比较偏向于 输入联想(类似于淘宝,我们输入手机,下面会提示推荐)。 但是本文,重点介绍个性化推荐。 系统推荐: 据大众行为的推荐引擎,对每个用户都给出同样的推荐,这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的,或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。 排序推荐:结合 用户输入的关键词、系统推荐、个性化推荐 三个维度进行排序推荐。 关于个性化推荐,根据推荐引擎的数据源有三种模式:基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐 结合个人理解,具体化简述上面三个概念: (1)基于人口统计学的推荐:针对用户的“性别、年龄范围、 内容推荐和协同过滤推荐 结合 应该能满足大部分需求, 基于人口统计学的推荐看情况,如果有必要再实现。 另外 基于协同过滤 数据量 大的时候 才比较准。这种情况内容推荐 可以补位,推荐类似商品。

    26850

    MLK | 机器学习论文搜索利器推荐

    上次推荐了一下 NG论文阅读的一些技巧(点击回顾),那今天就顺着来给大家推荐一些机器学习相关的论文,有很多我自己都没看过的,但已经在我的清单内,欢迎大家也可以收藏,纳入学习清单,最好是打印出来,多次阅读 MLK | Keras 基础模型调参指南 MLK | 机器学习常见算法优缺点了解一下 MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题 以下是我平时找论文资源的方法,如果各位还有其他好用的办法,也欢迎推荐给我哈 这个是我强力推荐的一个网站,它不仅收录了很多机器学习的论文,而且还把相关论文的代码也一并收录,大多数也都配备了数据集,可以拿来直接操作一波,而且,它还可以按照热度给我们排序,这样子我们可以挑着一些重要热门的来看 SAMshare 机器学习相关论文推荐(排名不分先后): [1] XGBoost: A Scalable Tree Boosting System Download:https://arxiv.org/

    22630

    杂谈 | 选搜索还是选推荐

    今天借着 nlp 这个开题,简单的扯一下 nlp,搜索推荐这三个方向,给同学们提供一点参考。 话说,上来就问我(搜索推荐)这行业还有前途吗?好不好转?自己的情况适不适合?应不应该转? 这是我做搜索以后最明显的体会,导师也多次强调:搜索是需要堆人力的。 推荐的模型折腾了这么多年,其实核心灵魂还是 FM 那一套。 但是我个人更想将「现代化」的搜索定义为 nlp + 推荐的产物。 为什么说「现代化」的搜索呢。 之前的文章:一篇文章告诉你搜索引擎是如何工作的,有介绍过搜索需要涉及到的常见工作内容,和推荐相比,可以看到搜索的联想,纠错,改写,Ner 之类的都是典型的 nlp 任务。 我目前的工作重点也集中在搜索的召回与推荐上,后面文章的分享也会重点在搜索推荐在召回与排序方向上的收获。

    30730

    搜索推荐、广告中的曝光偏差问题

    除了本文要重点介绍的 exposure bias,这篇综述 Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions[1] 描述了当前的推荐系统中存在的若干种 bias,paper 将当前的推荐系统划分为 User、Data、Model 三个大模块,并将各个模块的 iteraction 导致的 7 种 bias 归纳成下图 Bias in ML 1.1 bias 没有带来显示的缺陷 1.3 Model->User Interaction 指的是模型预估的过程 Popularity Bias:指的是长尾效应,热门物品会得到更高的曝光概率,因为模型会更倾向于推荐这些物品

    71621

    工具推荐|GetSploit 搜索和下载漏洞利用

    Getsploit - 受searchsploit启发的Vulners数据库的命令行搜索和下载工具。 它允许在线搜索所有最受欢迎的集合中的漏洞:Exploit-DB,Metasploit,Packetstorm等。 最强大的功能是在您的工作路径中即时利用源代码下载。 下面就是搜索攻击模块,需要根据提示申请api ? 打开链接: ?

    39160

    商品搜索引擎—推荐系统设计

    一、前言 结合目前已存在的商品推荐设计(如淘宝、京东等),推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。 系统推荐: 根据大众行为的推荐引擎,对每个用户都给出同样的推荐,这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的,或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。 3.2、三种推荐模式的介绍 据推荐引擎的数据源有三种模式:基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐。 3.3、用户喜好设计 (1)判断用户喜好因素:历史购买、历史购物车、历史搜索、历史浏览等,待确定我们可用数据再进一步细化。 (2)用户对某个商品的喜好程度,通过不同行为对应不同分值权重,如:历史购买(10)、历史购物车(8)、历史搜索(5)、历史浏览(6),确定用户喜好因素后再进一步对各个因素评分权重进行 合理的设计。

    6130

    推荐三款机器学习论文搜索利器

    以下是我平时找论文资源的方法,如果各位还有其他好用的办法,也欢迎推荐给我哈~ ? 这个是我强力推荐的一个网站,它不仅收录了很多机器学习的论文,而且还把相关论文的代码也一并收录,大多数也都配备了数据集,可以拿来直接操作一波,而且,它还可以按照热度给我们排序,这样子我们可以挑着一些重要热门的来看

    48000

    search(0)- 企业搜索,写在前面

    计划研究一下搜索search,然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的:不是想开发个什么搜索引擎,而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。 搜索search除条件匹配式的查找外最重要的是具备了关联relevance的特性。首先,搜索是基于大数据文件数据库的,对格式没有硬性要求,操作者可自由、灵活的表达搜索条件。 再者搜索具备信息关联能力,能根据搜索条件除符合条件的文件外,还能把满足搜索条件中表述的关联,如:文字关联、意思关联、信息关联等应用在目标文件的匹配上,产生一个以关联度排序的结果文件清单。 换句话说就是好的1搜索方案还可以猜度操作者的搜索目的,提供建议目标结果。如此大大降低了对使用者操作水平的要求,最终任何用户普遍都可以轻松使用搜索来获取符合专业要求的搜索结果。 考虑了一下市面上的几个开源搜索引擎,最终选择了elasticsearch。除了搜索功能外,elasticsearch还是一个分布式的数据库。

    17920

    我为什么推荐企业老板们选择企业微信

    经常有一些当老板的朋友,跟我咨询安装使用钉钉还是企业微信的事情,我当然是首先推荐微信,有人说我有屁股,尽管我有屁股,我的推荐也是真心真意,不是虚假宣传。 我发现,企业微信尽管发力比较晚,但是借助微信的社交基础,企业微信仍然是可以在后来超越的。简单讲一下上企业微信的几个理由。 我们常说微信是2C的,企业微信是2B的,其实这个解释有点牵强,准确的讲,微信是你的个人身份,企业微信是公司的身份,是一个企业的身份,这是2个ID。企业的ID归属于公司。 你注册了一个企业微信,可以加入公司,加入一个公司,就表示你的一个企业身份,这是一个身份,更重要的一点,这个企业身份,归属于企业,属于公司的资产,这个很重要的。你的个人微信,是你的个人资料。 第三部分:上企业微信,意味着轻量实现企业数字化 以前,企业数字化,真的是一个非常奢侈的事情,很多小企业,都是用QQ邮箱,网易邮箱,然后用QQ或者微信作为内部的沟通工具,不花钱嘛,就是这样,有点钱的,搞个邮箱

    70730

    搜索推荐中的深度匹配》——2.3 搜索中的潜在空间模型

    【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。 具体来说,我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法,包括偏最小二乘(PLS)【2】,潜在空间中的规则化匹配(RMLS)【3】,以及监督语义索引(SSI)【4】【5】。 结果表明,PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。 让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。

    8530

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券