邮件发送到他本人的邮箱，里面列举了排名靠前的视频清单。 2 借用YouTube API 那么，如何根据视频与本人的兴趣相关性对视频进行排序呢？...作者仔细阅读YouTube API的文档后，发现可以在视频与频道上找到一些能够帮助他进行视频排序的指标，如： 视频栏：视频名称、发布时间、观看次数、索引缩略图等等； 频道栏：订阅人数、评论次数、观看次数...紧接着，结果会返回一个JSON object，对JSON object进行分析后，能够找到视频的有用信息，比如视频发布日期。你也可以对结果进行检索，如下所示： ?...定义一个好的公式，是找到优质视频的必要条件。 完成前面的步骤后，你已经可以针对部分的信息进行查询，并使用所获得的值，根据视频与本人的兴趣相关度对视频进行排序。...因此，除了“总观看次数”，作者还将“订阅人数”作为评价指标。 作者先是单单根据观看次数与订阅者的比率（即，将观看次数除以订阅者人数）测试视频的排序。 ?
什么是搜索？ 搜索就是根据用户输入关键词，下面显示搜索结果。从用户的角度来说，就是根据自己设想的词来找到想要的商品。...如何通过用户输入的关键词来快速地找到商品，就是搜索引擎要干的事情了，作为搜索引擎推荐有好多方式，最常用的就是给商品打标签，让用户输入的词和标签进行匹配，然后根据某种规则进行结果的顺序展现。...搜索引擎对网站友好核心的一个特点是：根据某个词显示的结果列表中，你的排名比较靠前，一般的搜索会绝对根据用户输入的词来搜索，但是做的较好的搜索引擎会显示与词相近的词的展现结果。...策略：记录热点关键词，优化商品标题 记录热点关键词，然后在独立的B2C内部优化商品标题，如果是自己可以用标签控制排序，那就对想推荐的商品打标签，也可以在搜索引擎买一些相近的关键词。...策略：针对性布局商品，控制热词显示结果 根据站内的搜索词，有针对性地对商品进行布局，可以根据地域、用户群甚至用户进行分析，得到相关的偏好，而对商品标题进行优化，不要让站内搜索的词显示不了结果，也不要紧盯着那些搜索次数比较高的词
应用使用离线历史数据训练过的 Ranker，根据购买的可能性对召回集进行排序，通过合并卖家广告率对列表进行重新排序。...这个模型的特征包括：推荐商品历史数据、推荐商品与种子商品的相似性、产品类别、国家和用户个性化特征。使用梯度提升树对模型进行连续训练，根据相对购买概率对商品进行排序。...由于 eBay 语料库不同于书籍和维基百科，eBay 工程师引入了 eBERT，一种 BERT 变体，使用 eBay 商品标题数据进行了预训练。...eBERT 架构对于高吞吐量推断来说太重了，可能无法及时推送推荐结果。...商品标题被编码成词袋向量，模型的训练目标为增加已知彼此相关的这些向量（表示标题的词袋）之间主题距离的余弦相似度，同时降低迷你批次中所有其他商品标题对的余弦相似度。
这里需要结合使用场合和周围的关键词，才能够准确的进行搜索，从而找到用户想要的东西。 还有搜索根分类器，在eBay新旧好坏的商品都是可以卖的。...比如说我很喜欢看电影，系统从我的购买历史中，知道我是爱看电影的人；另外一个人爱看书，所以系统针对我的搜索结果就应该将电影排在前面，针对另一个人就应该将书的结果放在前面。...用户在手机的门类下面搜索iphone，大家都想买便宜的，会按价格排序，从低往高一排，发现全是手机壳，这些人希望通过这种方式，让别人看得到，我们要做的是防止这种情况的发生。...我们希望能够把这些商品找出来，把它们放在正确的门类下，而且对卖家进行警告、惩罚。 要对商品进行分类，分成附件、主机、套装。...做了一个模型之后，重新对这10个领域进行排序。这一步简单的做法，就使得精确度从73%提高到了81%，这是一个很简单的算法。 同样的，神经网络兴起之后，我们也想，这个技术会不会使得它有更好的性能。
至于更复杂的工具，如我们的API，可以支持自定义访问eBay的产品列表数据。例如，用户可以创建横幅来添加实时的eBay清单到自己的网站。本文讨论了如何根据页面内容在发布商网站进行上下文广告。...在不丢失推荐关键词的相关性的情况下，随着网址数量的增加进行扩展。 使用经测试并确认有效的eBay搜索算法，提供相关的eBay条目，在发布者页面上呈现。 仅当页面返回积极情绪时才触发条目呈现算法。...通过提供来自发布商提供的关键词的eBay条目。（使用eBay搜索服务提供基于发布商提供的关键词的条目） 基于用户正在查看的内容，从而鼓动他们在eBay上进行订阅或购买决定。...调用eBay search API来获取关键词——一旦为各网页提供了关键词，就会将其传递到我们的搜索服务API中，以获得条目推荐。...每个网址都有一个新的eBay类别预测算法，如果没有关键词生成算法的结果，则会使用这个算法。 此外，营销数据科学团队正致力于基于页面上显示的图像生成类似的eBay条目列表。
当你在 GitHub 上搜索时，Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ；当你在网上购物时，ES 可为你推荐喜欢的商品；当你下班打车回家时，ES 可以通过定位附近的乘客和司机，帮助平台优化调度...这些集群在 ebay 的生产环境中，支撑了包括订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域的服务。 他是如何讲解 Elasticsearch 的？...如果你对 Elasticsearch 有些了解，就会发现 ES 的产品迭代速度非常快，很多老的 API 都已经被废弃不再使用，搜索到的参数配置也大多发生了变化。...所有 ES 最新版本的特性，在课程里都会有全面和直观地展现，比如：用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。...深入了解 Elasticsearch： 理解 Elasticsearch 分布式架构的原理；相关性算分的原理；数据建模的最佳实践；深入搜索及聚合功能以提高搜索结果的相关度。 3.
作为一家“信息公司”，亚马逊从每个用户的购买行为中获取信息，将用户在网站上的行为记录下来，页面停留时间、用户查看评论、搜索关键词、浏览商品等。...根据搜索研究机构的数据，仅1个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用途径。...谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。...这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。人们的行为会在互联网上留下痕迹和路径，谷歌能预测意图。这种抓取、存储并分析海量人机数据再进行预测，就是数据驱动产品。...在互联网广告的投入上，eBay 通过购买网页搜索关键字，将潜在客户引入网站。
user-item之间的排序分，作为最终输出推荐结果的依据。...抛弃序列信息：我们在实现时尝试的是去掉序列信息，对过去观看视频/历史搜索query的embedding向量进行加权平均。这点其实违反直觉，可能原因是模型对负反馈没有很好的建模。...因此设定的目标基本与期望的观看时长相关，具体的目标调整则根据线上的A/B进行调整。...3.3 建模期望观看时长 我们的目标是预测期望观看时长。有点击的为正样本，有PV无点击的为负样本，正样本需要根据观看时长进行加权。...另外一点就是，论文中提到的一些insight和我们在淘宝商品搜索排序场景的一些insight非常的契合，读来别有感觉。
作为一家“信息公司”，亚马逊从每个用户的购买行为中获取信息，将用户在网站上的行为记录下来，页面停留时间、用户查看评论、搜索关键词、浏览商品等。...根据搜索研究机构的数据，仅1个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用途径。 ...谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。...这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。人们的行为会在互联网上留下痕迹和路径，谷歌能预测意图。这种抓取、存储并分析海量人机数据再进行预测，就是数据驱动产品。...在互联网广告的投入上，eBay 通过购买网页搜索关键字，将潜在客户引入网站。
早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了成百上千种类型的数据，并以此对顾客的行为进行跟踪分析。然而，这同时也为eBay带来了新的挑战。...而这些交易数据，其实只是eBay全站数据信息总量的“冰山一角”。 基于大数据分析，eBay每天要回答的问题有很多，比如，“昨天最热门的搜索商品是什么？”...除了通过大数据为用户“画像”而向其推送有针对性的商品，eBay此前还尝试利用大数据进行搜索引擎的优化。 具体说来，eBay可以把握用户的行为模式，使搜索引擎更加“直觉化”。...为商家提供“情报” 基于用户购物的数据，eBay同样会给商家提供各式各样的“情报”。比如，eBay会告诉制造商用户正在网上搜索什么商品，或是各种出口行业的数据，制造商会立刻对此做出反应。...很多时候，eBay会根据自身或其他电商网站的交易情况，向商家建议其应该销售的品类。
的搜索结果里排名更加靠前，EBay开始着眼于一项始于70年前的技术：条形码。...UPC是EBay在6月提出的 “结构化数据理念”的核心部分，通过将各种商品分类，用户可以轻松通过各种过滤：如价格，功能和新旧程度等，方便的进行搜索。...最先开始应用的是汽车零部件及配件类别，这是 EBay销量增长最快的类别之一。UPC也被用来调用消费者的评论及产品图片，这可以提升EBay的活跃性，从而搜索引擎则会将其展示在更靠前的结果位置以示奖励。...自分拆业务以来，EBay的市值已经下跌了近五分之一。投资者们对该数据策略持怀疑态度。...网上相机商店Adorama的老板Scott Brown称，他多年来一直在等待 EBay 能结合扫描码。他公司的商品在Amazon上的销量大约是EBay的三倍。他说，"EBay 是真的想要超过亚马逊。
据eBay平台数据统计，目前，大中华区卖家通过API实现自动上架的商品比例将近70%，比2010年eBay刚推出“eBay开发者计划”时增长了400%。...首先，卖家可以借助其更好地管理自己参与的各项促销活动，有效提升刊登的曝光度；供应链管理则在优化卖家采购流程的同时，提供商品定价分析，同时帮助卖家更精准锁定平台上高需求低供给的产品，有的放矢地进行产品开发...eBay中国卖家中心API，提升卖家表现与服务品质—— eBay中国卖家中心API使卖家可以更方便地调用自己的账号数据，从而实现精准管理上架商品、优化刊登、实时掌握账号表现等一系列功能。...为此，eBay在大数据和人工智能的研究与应用方面进行了大量投资。...我们从2010年开始全面使用API管理自己的业务，并很快决定成立专门的技术团队根据自身的业务需求开发自己的API。现在看来，这是我们在运营优化上做出的最明智的决定之一。”
推荐系统整体架构 召回是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节。...2.4 触发key的优化 key的优化要求只有⼀点，保证每次选择的key，是用户点击概率最⼤的key即可，所以通用的方式是把用户的点击历史按照属性加和取top，比如，在某个类别上点击的次数排序，把点击次数最多的那几个类别留作触发的...传统搜索⾥对于多term召回是有⼀套实现方式的，通过设置每个term的权重，可以在返回结果⾥去得到包含多term的结果，这部分属于搜索架构的内容范畴，我在此不展开了，有兴趣的同学可以找身边做搜索的同学了解...我们再次将用户放置在相同的嵌入空间中，以最好地解释反馈矩阵：对于（用户，商品）对，我们希望用户Embedding和商品Embedding的点积在用户观看商品时接近1 电影，否则为0。 ?...，试图通过结合树结构搜索与深度学习模型来解决召回的高性能需求与使用复杂模型进行全局搜索与之间的平衡。
测试B截图 通过多次测试，eBay的研究人员普遍认为如果明显位置列出的商品数量越多，滚动或者分页的次数越少，就越能吸引买家。...根据这种假设，在此所列出的A/Btest就应该证明小的图像可以增加每个页面的商品数量，并因此更能吸引顾客。 但令研究人员吃惊的是，与尺寸较大的图像（A）相比，尺寸较小的图像（B）并未达到预期效果。...得出试验结果之后，eBay迅速做出调整，在整个网站上都换成了尺寸较大的图像。如下图 ? ? eBay称采用图片放大，文字减少的方法，用户滚屏速度和阅读速度会变慢，这样可使收益提升25%。...有授权信息的销售量是之前页面的107%购买率。 ? 64%的用户会等到商品打折的时候才购买。59%的用户会在购买前搜索优惠码。可见折扣对用户而言，影响力是非常大的。 ?...亚马逊页面打开时间每增加1秒，全年销售额减少16亿美元，谷歌搜索结果打开时间每增加0.4秒，全天搜索量减少800万次。
广告卖家通过卖家中心（Seller Hub）的营销标签页、效果标签页和公开API，有效掌控和对比店铺的营销活动和推广商品的流量、销量的实时和历史数据，并通过网页或者API 下载数据分析报告。...； 报表服务，支撑广告主、商家后台和eBay公开API。...系统通过Livy Server API提交并轮询任务状态，在有任务失败的情况下进行重试，以排除Spark集群资源不足导致的任务失败。...Internal API提供给Seller Hub以及其他内部的已知应用使用，Public API在eBay Developers Program（详情见：https://developer.ebay.com...图5（点击可查看大图） Internal API的查询直接提交内部线程池执行，线程池的大小根据ClickHouse的集群机器数量设置。查询请求执行前会进行校验，过滤所有非法以及资源不可预估的请求。
它采用了多种工程手段，如AI结果缓存、AI任务报告等，以提升执行速度和中间透明化。 此外，Midscene.js还支持丰富的API接口，方便开发者进行自定义扩展和集成。...然后，通过与底层的自动化测试框架进行交互，将这些解析后的指令映射为具体的页面操作代码，如使用 Playwright 或 Puppeteer 等常见的自动化测试库来实现对浏览器页面的控制和交互。...: 3000 - name: 检查结果 flow: - aiAssert: 结果中展示了天气信息 2、配置 OpenAI API Key # 更新为你自己的 Key export...4.3 集成到 Playwright Playwright 是由微软开发的一个开源自动化库，主要用于对网络应用程序进行端到端测试（end-to-end test）和网页抓取。...然而，如同任何工具一样，它也有其自身的局限性，在实际使用过程中需要测试人员根据具体的项目需求和场景进行合理的评估和应用。
一、jsdom库简介jsdom是一个纯JavaScript实现的DOM和浏览器API的Node.js库，它允许我们在服务器端模拟一个浏览器环境，从而可以方便地对网页进行解析和操作。...以下是使用Fetch对象获取eBay主页内容的代码示例：（五）处理爬取到的内容获取到eBay主页的HTML内容后，我们需要对其进行处理，提取出所需的信息。...不要进行非法的数据爬取和使用。合理设置请求频率：为了避免对eBay服务器造成过大压力，应合理设置请求频率，避免过于频繁地发送请求。处理反爬虫机制：eBay等大型网站通常会有一定的反爬虫机制。...七、实际应用案例（一）市场分析通过爬取eBay主页内容，我们可以获取到大量的商品信息，包括商品标题、价格、销量、评价等。...通过爬取eBay主页内容，我们可以获取到消费者的评价和反馈信息，了解消费者对不同商品的满意度和需求。这些信息可以帮助企业优化产品设计和服务，提高消费者满意度和忠诚度。
一、jsdom库简介 jsdom是一个纯JavaScript实现的DOM和浏览器API的Node.js库，它允许我们在服务器端模拟一个浏览器环境，从而可以方便地对网页进行解析和操作。...以下是使用Fetch对象获取eBay主页内容的代码示例： （五）处理爬取到的内容 获取到eBay主页的HTML内容后，我们需要对其进行处理，提取出所需的信息。...不要进行非法的数据爬取和使用。 合理设置请求频率：为了避免对eBay服务器造成过大压力，应合理设置请求频率，避免过于频繁地发送请求。 处理反爬虫机制：eBay等大型网站通常会有一定的反爬虫机制。...七、实际应用案例 （一）市场分析 通过爬取eBay主页内容，我们可以获取到大量的商品信息，包括商品标题、价格、销量、评价等。...通过爬取eBay主页内容，我们可以获取到消费者的评价和反馈信息，了解消费者对不同商品的满意度和需求。这些信息可以帮助企业优化产品设计和服务，提高消费者满意度和忠诚度。
，它根据电影（A、B、C、...）被不同用户观看相似程度，来计算电影之间的相似程度，根据目标用户看过的电影的高相似度的电影推荐给目标用户。...2的行为程度为3) list2user = {} #用户对应的商品列表(1:[[1,2],[2,3]]代表用户1对应商品1的行为程度为2,用户1对应的商品2的行为程度为3) f = open...#0.将用户行为程度离散化：浏览：1，搜索：2，收藏：3，加车：4，下单未支付5 #1.计算item之间的相似度：item共同观看次数/单item次数连乘 #2.寻找目标用户观看过的item相关的其他...，核心的相似度计算可以根据实际问题进行修改，整体流程同上即可，当然数据量大的时候分布式去写也是可以的。...，核心的相似度计算可以根据实际问题进行修改，基于user的实现过程中，用了邻居这个概念，大大降低了计算量，我用了大概20万用户，2千的商品数，基于user的推荐实现速度大概为基于商品的10分之一，效果差异却相差不大
基于物品或用户推荐规则，计算应该给用户提供的商品。 Rank。推荐物品排序，模型打分,决定物品展示顺序。 Strategy。...推荐系统基于业务场景的规则，由于召回算法Match和排序算法Rank都是基于模型的，因此可以定制一些场景调整模型结果。 四、工业界系统架构 ? model&KV：离线模型。...根据用户行为计算推荐结果，主要功能（1)计算item之间的相似度(2)计算行为相近的用户（3）计算某种Label item的排序，例如用户喜欢体育，计算所有体育类item的排序。...根据Sij（协同矩阵）进行打分。...惩罚购买间隔 如果用户u和用户v，购买过同样的商品的时间间隔越长，那么也应该降低该商品对用户协同矩阵的影响。 ItemCF 与 UserCF的比较 推荐实时性 UserCF实时性差。
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