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搜索和推荐相关性强

搜索和推荐相关性强的技术是指在搜索和推荐系统中,通过分析用户行为和历史数据,为用户提供更加相关、个性化的搜索结果和推荐内容。这种技术可以帮助用户快速找到他们感兴趣的内容,提高用户满意度和留存率。

在搜索和推荐系统中,相关性强的技术通常包括以下几个方面:

  1. 个性化推荐:根据用户的兴趣、行为和历史数据,为用户提供个性化的推荐内容。这可以通过协同过滤、基于内容的推荐和深度学习等技术实现。
  2. 搜索引擎优化:通过优化网站结构、关键词和内容,提高网站在搜索引擎中的排名,从而提高搜索结果的相关性。这可以通过SEO、SEM和SEA等技术实现。
  3. 语义理解:通过自然语言处理和深度学习等技术,理解用户输入的查询意图和上下文,从而提供更加相关的搜索结果和推荐内容。
  4. 用户行为分析:通过分析用户的点击、浏览、购买等行为,为用户提供更加相关的推荐内容。这可以通过用户画像、精准营销和AB测试等技术实现。

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这些产品和技术都可以帮助企业构建更加智能化的搜索和推荐系统,提高用户满意度和商业价值。

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Elasticsearch RAG案例:混合搜索相关性调优

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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】统一的基于用户基于项目的 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,例如用户配置文件上下文,除了引入的 FM 模型外,还利用了张量分解【17】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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文本获取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,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

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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推荐兴趣相结合,解耦了用户搜索推荐行为中相似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:快手抖音,同时提供搜索推荐服务。...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,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,分别表示搜索推荐之间的相似不相似兴趣(分别称为正样本负样本)。

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搜索推荐那些事儿

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