推荐的搜索相关性:
在云计算领域中,搜索相关性是指通过分析用户的搜索关键词,提供与关键词高度相关的搜索结果。这是一种基于云计算的搜索技术,可以有效地提高搜索效率和准确性。
推荐的相关性:
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NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛,例如在搜索广告的CTR预估模型中,NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息;在搜索场景中,也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性,过滤掉相关性较差的物料,防止对用户体验造成负面影响。在推荐场景中,文本信息也可以作为一种泛化性较强的信息补充,弥补协同过滤信号的稀疏性问题,提升预测效果。
WWW 2022已公布录用论文,接收323篇/投稿1822篇,录用率为17.7%,完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
【新智元导读】本文是 Google Play 的 “App 发现”系列文章的第二篇,谷歌 App发现团队讨论了如何使用深度学习,根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境,为用户提供个性化的app推荐。 在“App 发现”系列的第一部分,我们讨论了如何使用机器学习更深入地理解与 App 相关的主题,以在 Google Play 商店上提供更好的 App 搜索和发现体验。在本文中,我们将讨论深度学习框架如何根据用户曾经下载过的 App 和用户的使用环境,为用户提供个性化的App 推荐。 我们的 App 发
总第521篇 2022年 第038篇 搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度,是搜索引擎的重要环节,本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践,通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果,同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题,希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 搜索相关性现有技术 3. 点评搜索相关性计算 3.1 如何更好地构造POI侧模型输入信息 3.2 如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算 3.3 如何
尽管越来越多的百度自家产品出现在了搜索结果的页面中,加上百度竞价,留给自然排名的位置越来越少,但是通过SEO优化提高百度关键词排名获得流量依旧是最稳定廉价的营销方法。
以下内容均基于百度关键词推荐系统进行讨论 本文内容主要集中在使用机器学习方法判断两个短文本的相关性为基础构建商业关键词推荐系统。 为方便读者理解, 会先介绍该技术的具体应用背景及场景。 广告主在百度或google上进行广告投放时, 需要选择关键词, 以向搜索引擎表述自己想要覆盖的有商业价值的网民搜索流量。 在选择关键词后, 还需要设定具体的关键词匹配模式, 以告诉搜索引擎选择的关键词以何种方式去匹配网民的搜索。 举个例子: 网民在百度上搜索 ‘鲜花快送’, 假设商家A是卖花的, 搞鲜花速递业务的, 则
Elasticsearch(简称ES)是一种流行的搜索和分析引擎,用于在大规模数据集中执行实时搜索和分析。在实践中,ES被广泛用于日志分析、全文搜索、数据分析、业务监控等领域,我们所熟知的美团点评也在利用 ES 来解决各种搜索需求,提高搜索结果的相关性,分析用户行为数据,提高服务的质量和用户体验,以及增加平台的稳定性和安全性,下面是美团点评使用ES的几个具体业务场景:
摘要:本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景,主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景;然后讲了下计算query和doc相关性的方法,主要包括计算字面相关性和计算语义相关性,重点介绍了基于BERT的语义相关性内容;最后也是本篇的重点,分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考,其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作,对于我们有极大的工程借鉴价值。
在过去十年里,搜索已经变得无处不在——搜索框已然成为各类网站、应用的基础标配。一个网站或者应用不提供搜索框,这是无法想象的事情。随着搜索在基础架构方面越来越多的难题得到解决,加之解决方案的商品化进程,搜索引擎的竞争已经从如何提供快速、可伸缩的搜索,转变成如何针对用户的信息需求提供最相关的匹配。换言之,就是如何正确地理解用户意图,提高搜索的相关性,为用户提供满意的搜索结果。 什么是相关性 所谓相关性,就是根据内容对用户及业务需求的满足程度,对搜索内容进行排名的一门学问。它会将搜索引擎打造成一个看似智能的系统,
任何行业都有权威网站作为整个行业的先行者,他们的最新动态便是这个圈内的权威,是大家关注的重点,同时也会影响这个行业的整体格局。网站要进行SEO推广,依托行业权威网站作为介质推荐网站,从而能快速达到好的排名获取订单转化,这便是网站SEO外链相关性带来的好处。
知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。
推荐系统领域太卷了,十方表示总是折腾"塔"太累了,所以十方平时也会学习些NLP,CV相关领域的知识去丰富下自己的见识。这里十方希望大家不要把自己要学的东西限定的太死,比如我们是做推荐系统相关研究的,那nlp相关知识我们可以不去学习。事实上,不同领域的模型是可以相互借鉴的,比如textcnn,就是用图像的cnn去做文本分类,推荐的bert4vec,就是用处理文本的bert模型做推荐。总而言之,希望大家在深度学习领域尽可能的博学,在具体推荐系统领域可以做到专家。
TLDR:本综述收集了最新的面向搜索与推荐应用的多样性论文,并在统一的组织体系下总结了该方向的方法类型、评价指标和所用技术。另外,对现有的多样性技术进行详细分析并提出了分类法,同时讨论其优点和缺点。最后,本文给出了该方向的开放性问题,并讨论了未来研究方向。
导读:本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中,提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
SIGIR2020 的 best paper 终于出炉,这次获奖论文是 Controlling Fairness and Bias in Dynamic Learning-to-Rank,这是一篇 排序学习(Learning to Rank,LTR) 的论文。
Google推出了实验性的NotebookLM产品,一款基于RAG的个性化AI助手产品,基于用户提供的可信信息,通过RAG,帮助用户洞察和学习参考内容,然后借助AI整理笔记,转换为用户最终需要的大纲、博客、商业计划书等最终目的。
众所周知,网站内链优化是搜索引擎算法中的重要组成部分,而相关文章推荐模块则是站内SEO优化必不可少的一环,在网站内页设置相关文章推荐模块能够提高整个网站粘度,最大程度上的留住用户,完成转化。
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术,在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲,个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据,例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲,我们需要使用文本数据完成以下任务: 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步,用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法,具有不依赖用户
coursera课程 text retrieval and search engine 第一周 推荐。
Que2Search是Facebook的经典论文,之前我们详细解读了Que2Search的技术方案和一些个人的思考,感兴趣的同学可以移步观看:
检索增强生成简称RAG(Retrieval-augmented Generation),RAG为大语言模型安装了知识外挂,基础大语言模型不用训练,通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候,可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容,从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
前面介绍了链接建设的三篇文章,如何构建网站的链接体系架构,通过导入链接提高网站排名,使用向外链接来增强内容的相关性,根据这些链接建设理论的建议和要求,针对 WordPress 博客我们应该如何进行链接建设呢?
作者:谢若冰,腾讯微信研究员 在推荐系统中,用户在一个时间段经常会关注同一个主题。当用户读完一篇文章时,他往往会想要继续阅读和这篇文章相关的拓展文章。然而,传统的推荐系统feed流难以提供这种深度的拓展阅读(相关阅读)功能。这是由于考虑到推荐系统多样性和兴趣试探的要求,主推荐流中的文章往往是经过多种推荐/召回逻辑组成的,代表了用户的不同(潜在)兴趣,很少会出现同一个主题的文章连续出现的情况。 在这类工作中,我们提出了一种新的任务——相关推荐(relevant recommendation sugge
近年来,深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破,成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比,深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势,可以学习到多层次的抽象特征表示,为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评,作为生活服务平台,有数亿的用户及丰富的用户行为,在线上与线下相结合的场景下,用户的个性化需求越来越多,推荐系统变得尤为重要。在这种背景下,将深度学习算法应用到推荐业务中,改进并优化目前的推荐算法,使得推荐效果更为智能化,用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景,介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
大家好,这里是NewBeeNLP。今天我们分享Bing在搜索广告的最新技术细节,来自微软和北航的合作工作,发表在KDD 2022。
在搜索、推荐、广告引擎中,系统会通过复杂算法生成一个最终的结果列表。用户在看到这个结果列表时,未必都会对排序满意,比如有时觉得排序的顺序有问题,或者发现一些不符合喜好的item。如果从算法层面来调优,
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析(一)前面这篇介绍了整个SAR算法,算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
众所周知,机器学习正在改变许多行业。搜索行业也是如此,公司通过手动调整搜索相关性来压榨潜能。成功的搜索组织希望通过“足够好”的手动调整来构建更智能的自学习搜索系统。
BERT在工业界落地已经很普遍了,主要在搜索、推荐和NLP中广泛应用,我将自己运用BERT的心得总结如下:
LinkedIn是迄今为止市面上极受欢迎的招聘平台之一。来自世界各地的招聘者每天会从LinkedIn上网罗挑选适合他们招人岗位的候选人。
大数据文摘出品 来源:towardsdatascience 编译:夏雅薇、Stats熊
当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。一组查询文档对D=(q1,d1,r1),(q2,d2,r2),...,(qN,dN,rN)作为训练数据给出,其中 i 和 qi,di和ri(i=1,...,N)分别表示查询,文档和查询文档匹配度(相关性)。每个元组 r)∈D的生成方式如下:查询q根据概率分布P(q)生成,文档d根据条件概率分布P(d∣q)生成,并且相关性r是根据条件概率分布 P(r∣q,d)生成的。这符合以下事实:将query独立提交给搜索系统,使用query words检索与query关联的文档,并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。
“ 本文首先介绍排序学习的三种主要类别,然后详细介绍推荐领域最常用的两种高层排序学习算法框架:BPR和LambdaMART。因为排序学习的算法和实践大都来源于信息检索,一些理论也必须从信息检索的领域说起,所以本文也会涉及一些的信息检索、搜索方面的理论知识,但重点依然会放在推荐领域排序学习的应用思路。”
在现代信息时代,随着数据量的不断增长,文档管理系统变得超级重要!就是在这样的背景下,排列组合算法展现出了在文档管理系统中的多种应用优势。这可是对于提高系统的效率和用户体验来说,简直太关键了!
从Elasticsearch 8.13版本开始,我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型作为第二阶段的重新排序器,以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
美国毒品的问题很难完全遏制住源头,很多人利用废弃工厂、房屋、家里种植大麻,甚至有些人专门买别墅用LED灯管发光种,这样的利润极高,很快又能赚回来一幢别墅的钱。警察没有足够的证据不可以进屋搜查,大数据时代,他们根据每家每户的用电模式和一般居家用电模式对比,就能圈定一些犯罪嫌疑人。利用统计规律和个案做对比,做到精准定位,二是社会已经默认在取证时利用相关性代替直接证据,即强相关性代替因果关系,三是执法的成本大幅下降。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 小红书电商算法团队 团队介绍 小红书电商算法团队立足于整个电商分发场景,探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展,探索社区电商的价值。 算法场景分为电商搜索与推荐,主要工作包括: - 触发策略:用户数据理解、深度匹配,传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等; - 质量预估:点击率、转化率、客单价、交易额预估等 - 机制设计:排序机制、流量预估、多样性机制等 - 创意优化:商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化; 岗位基本需求
上一篇文章《识别限界上下文》,我给出了识别限界上下文的过程与方法。不可否认,这一过程和方法仍然存在by experience的意味。读者如果没有按照这一过程实际操练一遍,恐怕还是会懵懵懂懂。
嵌入是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 但是OpenAI的文本嵌入接口对中文的支持并不好,社区经过实践,对中文支持比较好的模型是Hugging face上的 ganymedenil/text2vec-large-chinese。具体可以参见:https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/discussions/3 ,作者采用的训练数据集是 中文STS-B数据集。它将句子映射到 768 维密集向量空间,可用于任务 如句子嵌入、文本匹配或语义搜索。
Garcia-Molina等【1】指出,搜索和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说明了搜索和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。
最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心,对于互联网产品设计人员来说,张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋,刷刷往 外冒。在这些林林总总的产品里面,几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现,大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的,似乎也是最有效 的一种实现方式,如同机枪中的AK-47,那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐,基于关键词的实现方式,目前还是主流;但在电子商务,智能阅读推荐,商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意,这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。 所谓协同推荐,很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足,把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 有2种最基础类型的协同推荐系统: 1 基于当前活跃用户 和 上一个用户的相似性 来进行分析(一般是计算用户购买或者感兴趣的商品来进行);侧重于用户 2 基于当前用户选择(或感兴趣)的商品 和 上一个用户感兴趣的商品的相似性来进行分析; 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分,以上两类协同推荐系统可以分为:内存型 和 模式型的协同推荐。一般内存型的都比较直观,适合于小型的数据集合,而模式型的一般都是利用 机器学习的方法,适用于大规模的数据分析,也可以称之为离线分析。模式型的是我比较关心的,因为做基于SEO的日志分析 ,比较适合。 我们在进行协同分析的时候,要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下,如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 下面说一下协同系统的设计要素吧: 1 数据项 Item 2 项集合 ItemCollection 3 数据项的关系权重 DirectedEdge 4 数据项在数据集合中的存储方式 具体的算法实现过程,可以参考:Beyond Search 的推荐系统:关联规则(2)。我这里摘录如下:
内容建设是seo优化人员的基础工作,如何为网站制作大量的高质量内容也是一个老生常谈的问题。实际上,在百度的眼中,网站的内容包括但不限于文字,图片,链接,多媒体信息等。在这里,重点讨论百度判定优质文字内容的几个维度。
当一个网站做好之后,那么就要完善内容,其中就要涉及到文章内容的创作,那么文章内容要怎么写呢?写文章时不必太在意内容的多少,关键是要注意长尾关键词的布局。写作时不一定要追求高大尚,也不一定要长篇大论,我们只要围绕标题把内容清晰的表达出来即可,让用户可以明白就好。
在做企业网站的过程中,我们都非常清楚,当你试图让网站在搜索引擎中,获得一个较高的排名的时候,站内的布局显得的尤为重要。
AI 研习社按:随着硬件算力的上升、数据量的加大以及各种新算法的浮现,机器学习也变得一天比一天火热。不夸张的说,这是机器学习的时代。然而,机器学习虽然能够给出惊艳的结果,但其有限的解释性也常被人戏称为“黑箱”。而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。文章内容根据知乎人气答主阿萨姆在雷锋网AI研习社上直播分享整理而成。 阿萨姆,普华永道高级数据科学家,负责统计学习模型开发。有丰富的工业及学术经验,擅长将理论知识应用于实践中。曾
在做网站运营的过程中,对于SEO人员而言,我们更多的是在关注搜索营销,简单理解,我们在创建优质内容的时候,往往是借助基于搜索的SEO工具。
语义计算方向在百度NLP成立之初就开始研究,研究如何利用计算机对人类语言的语义进行表示、分析和计算,使机器具备语义理解能力。相关技术包含语义表示、语义匹配、语义分析、多模态计算等。
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