如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，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总结了搜索和推荐之间的区别。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：搜索和推荐的信息提供机制
TLDR: 本文针对移动互联网业务中用户在app中既使用搜索又使用推荐服务的场景，提出了一种搜索增强的序列推荐框架SESRec。...短视频场景中用户搜索和推荐行为的例子 如上图，用户观看了一段关于狗的视频后，选择点评论区推荐的query（被动搜索）以了解更多信息。...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。...所提算法 为了解决上述问题，我们设计了一个用于序列推荐的搜索增强框架，即SESRec，用于学习推荐中解耦开的搜索表示。...我们分别对搜索和推荐行为提取了用户兴趣表征。下图展示了抽取推荐兴趣的过程，搜索兴趣的抽取过程相同。
搜索与推荐的区别 1....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。...推荐与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。
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。...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。
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
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。...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。
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。
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/
文章前言 本篇文章主要介绍一些我们在渗透测试过程中比较常用也是使用范围较广的渗透测试搜索引擎 搜索引擎 Fofa http://fofa.info/ Shodan https://www.shodan.io
不过有的小伙伴可能会想，你不是做搜索，做推荐的吗，为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈，来了大佬不去凑热闹，拿什么发朋友圈（狗头） 晒一晒邱老师的签名书 其实最近也有一些小伙伴在后台，或者加我微信咨询一些关于搜索和推荐相关的问题...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。...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和推荐在召回与排序方向上的收获。
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： ?
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
我们在进行搜索的时候，一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能，即在用户输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错，以此来提高搜索文档的匹配精准度，进而提升用户的搜索体验，这就是Suggest。...，Phrase Suggester，Completion Suggester，Context Suggester Term Suggester 意如其名，Term Suggester针对单独term的搜索推荐...Options text：用户搜索的文本。 field：要从哪个字段选取推荐数据。 analyzer：使用哪种分词器。 size：每个建议返回的最大结果数。...suggest_mode：搜索推荐的推荐模式，参数值亦是枚举： missing：默认值，当用户输入的文本在索引中找不到匹配项时，仍然提供建议。...这对于需要基于用户当前位置生成建议的应用程序非常有用，比如附近的商铺或景点推荐。 Context Suggester 中，有几个重要的参数可以用来指定上下文条件和设置建议行为。
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。
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
【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)。
搜索技巧（四）搜索日志库及热门、推荐、纠错功能 前面我们已经学习了基本的搜索功能以及非常重要的相关度排序的算法。...大家在使用搜索引擎时，往往搜索引擎还会提醒一些相关的热门搜索词。同时在搜索引擎的输入框打字的时候，也会有下拉框给出一些提示词。...在搜索结束后，可以在页面上提示还有其它的相关搜索，方便用户找到更精确或者更有用的搜索关键词。 建议及纠错 这两个功能其实有点像，我们先来看纠错的功能。...我们直接使用的是拼音在搜索哦，返回的是拼音相对应的搜索词。...另外，之前我们在测试中还搜索过“PHP”这个词，但没有搜索过"PMP"，其实“PMP”不算是一个错词，但因为我们之前没有搜索过，所以它会纠偏为我们之前正常搜索过并且有结果的“PHP”这个词。
2019 年第 31 篇，总 55 篇文章 上一篇文章 推荐了 3 个 Github 相关的项目，这次继续推荐 3 个项目，严格说是 3 个插件，主要是帮助搜索 Github 项目和在线阅读代码的插件。...GitHunt 第一个是帮助搜索在指定时间内 Star 数量增长最多的 Github 项目，项目地址如下： https://github.com/kamranahmedse/githunt 项目如下图所示...2. octohint 第二个插件可以帮助阅读代码时候，搜索定位同个变量出现的位置，项目地址如下： https://github.com/pd4d10/octohint 下面是使用的一个 demo 展示...另外包括上次介绍的三个 Github 工具，加上本文推荐的三个插件项目地址的获取方式如下： 关注公众号“机器学习与计算机视觉” 在微信公众号后台留言 『github』 欢迎关注我的微信公众号--机器学习与计算机视觉
请你设计一个推荐系统，在依次输入单词 searchWord 的每一个字母后，推荐 products 数组中前缀与 searchWord 相同的最多三个产品。...如果前缀相同的可推荐产品超过三个，请按字典序返回最小的三个。 请你以二维列表的形式，返回在输入 searchWord 每个字母后相应的推荐产品的列表。
电商搜索推荐系统的核心作用是根据用户的搜索意图及偏好，从海量商品中检索出合适的商品并展示给用户。...在这个过程中，系统需要计算商品与用户的搜索意图及偏好之间的相似性，从而将相似度最高的 TopK 个商品推荐给用户。 商品数据、用户搜索意图、用户偏好等数据都属于非结构化数据。...凭借 Milvus 的出色性能，我们搭建的电商搜索推荐系统能够高效地查询出与目标向量相似的 TopK 个向量。 整体架构 ?...未来展望 目前，基于 Milvus 的向量召回在推荐场景的搜索中已经能够稳定使用，其高性能使我们在模型的维度和算法选择上有了更大的发挥空间。...后续会有更多场景用到向量的相似性计算，包括主站搜索的召回和全场景推荐等，Milvus 将在其中扮演至关重要的中间件角色。
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