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推荐的搜索相关性

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：

云原生：云原生是一种基于云计算的应用程序开发和部署模式，它使用容器化技术和微服务架构，将应用程序拆分成多个小型、独立的服务组件，并利用云计算平台进行部署和管理。云原生技术可以大大提高应用程序的可扩展性、弹性和部署效率，同时降低运维成本。
人工智能：人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。云计算平台可以提供强大的计算能力和海量的数据存储能力，这使得人工智能技术在云计算平台上可以得到充分的应用和发挥。
物联网：物联网是一种将物体通过传感器和网络连接起来的技术，可以实现物体之间的智能交互和通信。云计算平台可以提供强大的网络连接能力和数据处理能力，这使得物联网技术在云计算平台上可以得到充分的应用和发挥。
存储：云计算平台可以提供海量的数据存储能力，同时还可以提供稳定、高效的数据访问和备份功能。这使得存储技术在云计算平台上可以得到充分的应用和发挥。

推荐的产品介绍链接地址：

腾讯云云原生：https://cloud.tencent.com/product/cvm/
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai/
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iot/
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/storage/

以上是推荐的相关性，以及推荐的腾讯云产品介绍链接地址。

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智能推荐：“相关性搜索”只给你最想要的

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。...然而，技术只是实现相关性的工具，明白要做什么可能比知道怎么做更重要。“相关性”在某个具体应用里的含义大相径庭。在不同的应用中其搜索相关性大不相同我们很容易误以为搜索是一个单一问题。...电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。...信息检索与相关性 那么，搜索的相关性有系统性的基础和通用的工程性原则吗？答案是有的。事实上，在相关性的背后藏着一门学问：学术领域里的信息检索（information retrieval）。...搜索要解决的那些隐含在其中而未加指明的信息需求是什么？如何解决相关性 开源搜索引擎可以通过编程的方式将我们对相关性的理解植入搜索引擎，打造相关性解决方案，使之既满足用户需求，又符合业务目标。

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如何提高Elasticsearch搜索的相关性

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WordPress 技巧：提高 WordPress 搜索的相关性

实在扛不住 Google 自定义搜索的速度了，把我爱水煮鱼的搜索换回了 WordPress 自带的搜索，但是 WordPress 的默认搜索结果是按照文章的发布时间来排序的，这样的搜索结果的相关性并不强...，应该让搜索结果按照内容相关性排序，而不是按照时间或者 ID，所以我们可以在当前主题的 functions.php 添加如下代码来增强 WordPress 搜索的相关性： add_filter('posts_orderby_request...{$wpdb->posts}.post_modified DESC, {$wpdb->posts}.ID ASC"; }else{ return $orderby; } } 上面的代码就是使得搜索的结构...d先按照日志的标题的相关性排序，然后按照日志的内容，最后才是日的志修改时间和 ID，这样的修改之后，WordPress 搜索的结果相关性就提高了很多。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

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QQ 浏览器搜索相关性实践

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Elasticsearch RAG案例：混合搜索的相关性调优

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SIGIR2023｜当搜索遇到推荐: 搜索增强的序列推荐框架

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通过数据驱动的查询优化提高搜索相关性

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，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。...，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。...2.2.3 潜在空间中匹配如第1节所述，在搜索和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。

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QQ浏览器是如何提升搜索相关性的？

导言 | 搜索相关性主要指衡量Query和Doc的匹配程度，是信息检索的核心基础任务之一，也是商业搜索引擎的体验优劣最朴素的评价维度之一。...搜索相关性介绍 1）搜索主体框架在介绍相关性实践前，首先介绍下系统当前的现状。...搜索相关性技术实践 1）相关性标准 QQ浏览器搜索下的相关性标准，主要用于基础相关性样本的标注，为了能精细化的表达是否相关这一概率，我们将相关、不相关这个二分类任务，拓展到了五档分类，能够提供更多的监督信息...2）相关性的技术架构 3）深度语义匹配实践 QQ浏览器搜索相关性的困难与挑战 QQ浏览器的搜索业务每天服务于亿万网民的查询检索，因为业务场景偏向于综合搜索业务，每天的用户的查询表达都呈现海量量级，...、推荐等领域的标准范式。

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教你评估搜索相关性(第1部分)

评估搜索相关性 - 第1部分这是一个系列博客的第一篇，讨论如何在更好地理解 BEIR 基准的背景下评估自己的搜索系统。...最后，我们指出 LLMs 提供了一个强大的新工具，可以帮助搜索工程师评估搜索效果，并通过示例展示如何使用它们来帮助评估搜索。引言要改进任何系统，您需要能够衡量其表现。...对于人类交互的搜索系统来说，顶部结果的相关性至关重要。然而，评估搜索时有许多细微差别，一个单一的总结统计数据可能会忽略这些细节。...BEIR 数据集的结构每个基准有三个部分：检索的文档（语料库）查询查询的相关性判断（即 qrels）相关性判断以零或更大的分数提供。非零分数表示文档与查询有一定的关系。...这是衡量模型整体质量的一个很好的代理，但它并不一定能告诉您它对您的特定任务的表现。由于结果是按数据集报告的，值得理解不同数据集与您的搜索任务的相关性，并仅使用最相关的数据集对模型进行重新评分。

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大众点评搜索相关性技术探索与实践

（奶茶果汁）、用户推荐菜品（奥利奥利奶茶）、标签（网红店）、地址（武林广场）多个字段才能判断该商户与Query“武林广场网红奶茶”的相关性。...针对菜品词较容易出现的跨菜品匹配的相关性问题（例如搜“鹅肝汉堡”匹配到售卖“牛肉汉堡”和“鹅肝寿司”的商家），分别用菜品的各个子成分与推荐菜字段进行匹配，生产大量对比样本，加强模型对于跨菜品匹配问题的识别能力...针对菜品词命中推荐菜前缀的问题，通过改造完全匹配到推荐菜的情况（搜“榴莲蛋糕”匹配到售卖“榴莲蛋糕”的商家），仅保留搜索词中的前缀，构造出匹配推荐菜前缀的对比样本（搜"榴莲"和售卖"榴莲蛋糕"的商家），...使模型能更好的区分匹配推荐菜前缀时的情况。...图6 对比样本增强示例以跨菜品匹配的相关性问题为例，如上图6所示，同样是Query拆开后与商户的多个推荐菜字段匹配的情况，Query“榴莲蛋糕”与推荐菜“榴莲千层、黑森林蛋糕”是相关的，但Query“

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改进 Elastic Stack 中的信息检索：提高搜索相关性的步骤

图片自 8.0 和用于文本嵌入的第三方自然语言处理 (NLP) 模型发布以来，Elastic Stack 的用户可以访问各种模型来生成文本文档的embedding并使用向量量搜索执行基于查询的信息检索。...但考虑到各种组件及其参数，如何选择合适的设置以提供最佳搜索相关性，成为了让大多数开发者头疼的问题。...背景和术语BM25：用于词法搜索的稀疏、无监督模型Elasticsearch 根据文本查询对文档进行相关性排名的经典方式是使用 Okapi BM25 模型的 Lucene 实现。...此外，此模型对文档查询中每个单独的词的相关性分数求和，而不考虑任何语义知识（同义词、上下文等）。这称为词法搜索（与语义搜索相对）。它的缺点是所谓的词汇不匹配问题，即查询词汇表与文档词汇表略有不同。...密集模型：用于语义搜索的密集、监督模型最近，基于 Transformer 的模型允许对文本进行密集的、上下文感知的表示，解决了上述主要缺点。要构建此类模型，需要执行以下步骤：1.

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在Elasticsearch中使用NLP技术，提升搜索相关性

这些技术将使团队能够以更少的时间和精力构建复杂的支持 ML 的体验，并为如何使用相关性开辟无限的可能性。...为了构建上下文相关性并提高准确性，Elasticsearch自7.3开始，就提供了Multidimensional vector（多维字符串数组）。...现在，我们可以在Elasticsearch中部署各种NLP模型：图片对模型进行管理和监控：图片同时，对任意索引构建机器学习的推理管道：图片以进行数据的机器学习处理：图片通过集成NLP的技术，我们就可以借此提升搜索中的相关性和准确度...而筛选出来的结果，我们也需要结合BM2.5的相关性搜索算法找出的结果和基于向量相似性的匹配找出的结果进行一个综合的排序，以便我们能够通过灵活的参数调整，来获得期望中的搜索准确性图片在8.4版本的elasticsearch...它是一种基于图的索引结构，可用于快速查找数据集中与给定查询项相似的项，基于某种相似度度量。HNSW在相似性搜索、聚类和推荐系统等应用中特别有用，可以提供比其他方法更好的性能。

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搜索与推荐那些事儿

搜索与推荐的区别 1....往往要在准确性和多样性之间作出权衡；搜索系统更强调相关性，如果搜索结果与用户的目标不符，用户的接受程度会很差，个性化对于搜索系统来说既没意义又有风险。...搜索与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...，然后利用搜索服务的方法进行标签搜索和匹配即可得到最终的推荐列表。...搜索中的推荐当搜索出来符合用户的数据量很多时，需要根据推荐服务中用户画像等结果帮助搜索服务匹配用户的需求。例如周一的晚上进行搜索得到的结果列表和周五的晚上进行搜索得到结果列表就会有所差异。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性

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。 ? 图1.1：搜索和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。...在某些生活方式应用中，当用户搜索餐厅时，将根据相关性（查询-餐厅匹配）和用户兴趣（用户-餐厅匹配）返回结果。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和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。搜索和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和推荐技术。搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

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搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题

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...，因为模型会更倾向于推荐这些物品（unbalanced training data 引起） Unfairness: 一些预估结果带有性别歧视、种族歧视等（unbalanced training data...Correlation Alignment 这个 loss 项的出发点是两个特征在 source domain 和 target domain 中的相关性是保持一致的，如下图所示，左边的图认为 price...跟 brand 是具有强相关的、brand 跟 material 中度相关、price 跟 material 弱相关，而这个损失项是基于下面两个假设产生的 (1) 相关性在 source domain...「令两个特征的相关性在 source domain 和 target domain 尽可能保持一致」, 而这里的相关性可采用协方差因此，项计算方式如下，令为 n 个 source domain

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《搜索和推荐中的深度匹配》——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】。...2.3.1 偏最小二乘偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1和 l2正则化替换。...请注意，正则化是在行向量上定义的，而不是在列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS中的学习也是一个非凸优化问题。不能保证可以找到全局最优解。

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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...,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。...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...当然直观的看本文的方案，我们也可以看到本文的几点不足,我们假设发生转化的延迟时间为指数分布，这种假设可能还不够宽泛；能否替换为其他的更好的函数值得考虑。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.4 推荐中的潜在空间模型

接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...参阅《深度推荐模型——FM》 2.4.1 有偏矩阵分解偏置矩阵分解 (BMF) 是一种用于预测用户评分的模型【1】，即将推荐形式化为回归任务。...FISM 的模型公式为： image.png 这迫使正（观察到的）实例的分数大于负（未观察到的）实例的分数，边距为 1。...两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。...这两个成对损失都可以看作是 AUC 指标的替代品，该指标衡量模型正确排序了多少对项目 2.4.3 分解机 Factorization Machine (FM) 【3】是作为推荐的通用模型而开发的。

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