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搜索和推荐相关性差异

搜索和推荐相关性差异是指在搜索引擎和推荐系统中，搜索结果和推荐结果之间的差异。搜索引擎通过关键词匹配和算法评分来提供相关的搜索结果，而推荐系统则根据用户的历史行为和兴趣来提供个性化的推荐结果。

搜索和推荐相关性差异的原因可能包括：

  1. 搜索引擎和推荐系统的算法不同。搜索引擎通常使用基于关键词的算法，而推荐系统则使用基于用户行为的算法。
  2. 搜索引擎和推荐系统的数据来源不同。搜索引擎通常使用网页的内容和元数据作为数据来源，而推荐系统则使用用户的行为数据作为数据来源。
  3. 搜索引擎和推荐系统的更新频率不同。搜索引擎通常需要定期更新索引，而推荐系统则需要实时更新用户行为数据。

为了提高搜索和推荐相关性差异，可以采取以下措施：

  1. 使用更先进的算法来提高搜索和推荐的准确性和个性化程度。
  2. 结合搜索引擎和推荐系统的数据来源和算法，以提高搜索和推荐的相关性。
  3. 定期更新搜索引擎和推荐系统的数据来源和算法，以保持搜索和推荐的时效性和准确性。

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智能推荐：“相关性搜索”只给你最想要的

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QQ 浏览器搜索相关性实践

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。...● 建模差异：两个系统对于多目标（相关性、时效性、点击、权威性）的建模方式存在较大差异：主搜系统以End-To-End思路解决搜索多目标的问题，具体来说使用GBDT作为融合模型，所有子特征一并送入融合模型...在上述背景下，22年重新对两套系统进行了整合，力图用统一的一套相关性服务，服务于主搜索系统和垂搜系统。...也同时在工业界成为解决搜索、推荐等领域的标准范式。...，搜索场景下很多形态的问题，与NLP的SemanticMatching任务的差异还是比较明显的，例如短Query和长Title的匹配。

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推荐系统和搜索引擎的关系

无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？...搜索和推荐的区别如图1所示，搜索是一个非常主动的行为，并且用户的需求十分明确，在搜索引擎提供的结果里，用户也能通过浏览和点击来明确的判断是否满足了用户需求。...搜索引擎虽然也可以有一定程度的个性化，但是整体上个性化运作的空间是比较小的。因为当需求非常明确时，找到结果的好坏通常没有太多个性化的差异。...搜索和推荐的相互交融 搜索和推荐虽然有很多差异，但两者都是大数据技术的应用分支，存在着大量的交叠。...在另一些平台型电商网站中，由于结果数量巨大，且相关性并没有明显差异，因而对搜索结果的个性化排序有一定的运作空间，这里融合运用的个性化推荐技术也对促进成交有良好的帮助。

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大众点评搜索相关性技术探索与实践

如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算：大众点评搜索场景中的文本信息与通用的预训练模型语料信息有一定差异，例如通用语义场景下“开心”和“高兴”同义，但在点评搜索的场景下“开心烧烤”和“高兴烧烤”却是两家完全不同的品牌...3.2 如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算 让模型更好地适配点评搜索相关性计算任务包含两层含义：大众点评搜索场景下的文本信息与MT-BERT预训练模型使用的语料在分布上存在着一定的差异；预训练模型的句间关系任务与...通过对比样本之间的差异，模型可以关注到真正有用的信息，同时提升对同义词的泛化能力，从而得到更好的效果。...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），...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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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.5 延伸阅读

Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...用户-项目交互可以组织为二部图，在该图上执行随机游走以估计任意两个节点（一个用户和一个项目、两个用户或两个项目）之间的相关性【14】【15】。...为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。我们向读者推荐了两篇关于传统推荐匹配方法的调查论文【19】【20】。

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Elasticsearch RAG案例：混合搜索的相关性调优

在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。虽然向量搜索可以对查询进行语义分析，但当涉及到短文本时，语义的表示和理解可能不够准确，导致结果的相关性不佳。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...很多时候，因为相关性打分方式的不同，不同的搜索方式会产生区别很大的相关性分数，单一的权重很难照顾各种场景，因为提升了全文检索的权重，使得我们无法回答语义检索相关的问题： 因此，我们还提供一种无需根据相关性打分而进行结果有效融合和排序的方式...在使用了RRF之后，结果不再包含相关性的得分，而是根据多路召回中文档的排名进行融合： 对搜索条件进行过滤 除了排序之外，过滤也是混合搜索或者向量检索中一个非常重要的能力，排除一些不符合条件的文档，既能够让我们的查询更高效...但调试检索的相关性则更需要对搜索相关经验和能力的加持。

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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。...另一种成对损失，贝叶斯个性化排名 (BPR)【6】损失也被广泛使用： 其中 σ(·) 表示 sigmoid 函数，它将分数的差异转换为介于 0 和 1 之间的概率值，因此损失具有概率解释。...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。...除了用户和物品之间的交互信息，FM还结合了用户和物品的边信息，例如用户资料（例如年龄、性别等）、物品属性（例如类别、标签等）和上下文（例如，时间、地点等）。

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文本获取和搜索引擎之推荐系统

推荐系统 推荐系统即把恰当的内容推送给用户，类似于在一系列文档中过滤出用户想要的。...一般有两种方式: 看用户喜欢什么样的东西，然后检验当前文档是否和用户喜欢的相似【content-based】； 看喜欢特定文档的都是什么样的用户，然后看当前用户是否和他们一样[collaborative...传统的基于内容推荐模型是： image.png 他存在如下问题： 必须做一个yes/no的决策 初始的数据很少,基本基于配置 “学习”通过用户的yes判断，而且还要靠慢慢积累 通过向量模型可以做如下改进...image.png 是它利用了TR已有的模型作为相关性【分数】计算 对于初始的配置来讲也可以当做是一个向量用来和文档做计算分数 通过阈值模型来做决定是否推送给用户，并对过滤的结果通过效用模型来评估...用户得到的反馈之后反过来更新阈值学习和向量模型的学习系统 向量学习系统即调整向量本身的位置，和搜索类似 阈值模型困难在于：能被用户判断的数据都是送给用户的；开始的时候被标记的数据少；提供给用户一些试点的数据

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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。...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...全文检索和向量检索并重的搜索能力而在通常的生产实践当中，在搜索精度和搜索效率的平衡中，我们通常会结合全文检索和向量检索来为用户提供更准确的搜索结果。通常会以全文检索为主，以向量检索为辅。...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...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。图片如上图，它通过构建一个层次网络来实现快速搜索。该网络由若干层组成，每一层都包含一组点。

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SIGIR2023｜当搜索遇到推荐: 搜索增强的序列推荐框架

该框架通过将用户的搜索与推荐兴趣相结合，解耦了用户搜索和推荐行为中相似和不相似兴趣之间的联系。另外，由于用户反馈中缺乏兴趣之间相似度的标签，我们利用了对比学习自监督兴趣的解耦。...因此，流媒体平台，比如：快手和抖音，同时提供搜索和推荐服务。...同传统的序列推荐不同，搜索增强的序列推荐同时考虑了用户的历史搜索行为（提出过的query以及点击过的物品序列，和）和推荐行为（）来建模用户兴趣并预测下一次的交互。...由于缺乏搜推行为之间相似兴趣的标签，我们使用了自监督来引导模型学习相似和不相似的兴趣。 具体而言，我们利用协同注意机制来学习搜索和推荐表征之间的相关性。...基于协同注意得分，对于两个序列表示，我们不仅将它们聚合起来生成锚点，这保持了搜索和推荐之间的共同兴趣，还将它们分割成两个子序列，分别表示搜索和推荐之间的相似和不相似兴趣（分别称为正样本和负样本）。

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搜索与推荐那些事儿

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。...，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。...架构统一 从上面的介绍和架构演进我们可以发现，推荐和搜索的架构有很多可以复用的地方，因而可以进行架构的统一。...所以很多公司，在业务领域上搜索和推荐分属于不同的部门，但很多的公共的部分都有成熟的内部平台可以快速复用。 总结 本篇文章介绍了搜索和推荐的区别与联系，架构演进以及架构统一。

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通过数据驱动的查询优化提高搜索相关性

虽然 Elasticsearch 对查询参数使用了良好的默认值，但为了提高相关性，我们可以根据基础索引（语料库）中的文档和用户搜索时使用的特定类型的查询字符串来改进这些参数的使用。...MS MARCO 有一些子数据集和相关挑战，因此我们将特别关注文档排名这篇文章中的挑战，因为它最适合传统的搜索体验。挑战在于有效地为 MS MARCO 数据集中的一组选定查询提供最佳相关性排名。...请查另一篇博客文章使用 Elasticsearch 和 Elastic Stack 分析在线搜索相关性指标以了解更多信息。...衡量搜索相关性我们在这篇博文中的目标是建立一种系统化的方法来调整查询参数，以提高我们搜索结果的相关性。...这告诉我们，我们确实可以利用数据和有原则的方法，通过优化查询参数来提高搜索的相关性!

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