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通过在线A/B测试,我们将新上市排名提升调整为预订中性,而不是没有提升,同时将8.5%的额外首页曝光分配给新的listings。...的排名,我们将rank表示为真实,以表明listings的参与特征是真实客人互动的结果。...这一比较结果与一个评估器的结果相反,该估计器通过平均新listing附近listings的参与特征来预测参与特征。...Listings表示在给定日期范围内只能预订一次的实体。当listings被预订并从搜索中消失时,它会改变剩余listings的位置。...每个Listings都有其独特的日历可用性,因此不同的listings会出现在不同的位置,以便跨日期范围进行类似的查询。 我们的解决方案的第二个亮点是,我们没有建立一个明确的倾向模型。

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