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Elasticsearch: 使用LTR实现个性化搜索

使用LTR进行个性化学习排序(LTR)是创建相关性排序统计模型的过程。你可以将其视为自动调节不同相关性因素权重的过程。...我们将研究基于行为的个性化使用LTR,这意味着我们将利用过去的用户行为来提取用户属性,并在我们的LTR训练过程中使用这些属性。...需要注意的是,为了确保成功,你应该在个性化之前已经在你的LTR旅程中取得了进展:你应该已经有了LTR。如果你想将LTR引入你的搜索,最好先优化你的通用(非个性化)搜索。...请参考之前的LTR帖子和附带的笔记本了解如何训练和部署模型(并确保不要将ID作为特征发送)。...这些问题中的一些将在未来的LTR文章中得到解答,敬请期待。

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详细介绍 `ls -ltr` 命令的功能和用法

其中,ls -ltr 是 ls 命令的一个常见选项组合,它提供了一种按时间排序并显示详细信息的方式。本文将详细介绍 ls -ltr 命令的功能和用法。...接下来,我们将重点介绍 ls -ltr 命令,它提供了按时间排序并显示详细信息的功能。ls -ltr 命令功能ls -ltr 命令结合了 -l、-t 和 -r 三个选项的功能。...以下是 ls -ltr 命令的基本语法:ls -ltr [目录]图片在使用 ls -ltr 命令时,可以选择性地提供一个 目录 参数,以指定要列出文件和目录的路径。...ls -ltr 命令的用法示例下面是一些使用 ls -ltr 命令的示例:列出当前目录中的文件和目录,并按最新修改时间的顺序进行排序:ls -ltr图片列出指定目录(例如 /home/user/documents...,您可以根据自己的需求定制 ls -ltr 命令的使用方式。

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    超越传统搜索:Elasticsearch学习排序(LTR)的前沿技术

    LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文,并输出重排名后的文档:图7. 学习排序概述搜索上下文除了需要排序的文档列表,LTR函数还需要一个搜索上下文。...LTR领域正在快速发展,许多方法和模型类型正在被尝试。在实践中,Elasticsearch特别依赖于梯度提升决策树(GBDT)模型进行LTR推理。...在目前最流行的LTR模型中,LambdaMART提供了强大的排名性能和低推理延迟。它依赖于GBDT模型,因此非常适合在Elasticsearch中的LTR。...要了解更多关于训练的信息,请查看训练和部署LTR模型,或者查看我们在elasticsearch-labs仓库中可用的交互式LTR笔记。...虽然第一阶段的检索和排名不允许使用负分,但是在LTR重新评分器中是可以使用负分的。与字段折叠的兼容性LTR重新评分器与collapse feature不兼容。

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    提升搜索排名精度:在Elasticsearch中实现Learning To Rank (LTR)功能

    认识Learning To Rank (LTR)!LambdaMART是一种流行且有效的LTR技术,它使用梯度提升决策树(GBDT)从评估列表中学习最佳评分函数。...我们强烈推荐使用Eland来训练和部署你的LTR XGBoost模型,因为它提供了简化这一过程的功能:训练过程的第一步是定义LTR模型的相关特征。...重新排序阶段:learning_to_rank重新排序器使用LTR模型优化第一次查询的前100个结果。...model_id:指定已部署LTR模型的ID(在我们的例子中为ltr-model-xgboost)。params:提供LTR模型提取与查询相关的特征所需的任何参数。...要开始实现LTR的旅程,请务必访问我们的notebook,了解如何在Elasticsearch中训练、部署和使用LTR模型,并阅读我们的文档。

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    RTC @scale 2024 | 通过LTR和RS码增强实时通信 (RTC) 网络弹性

    LTR-P 可以比关键帧小 40% 到 50%,但它提供与 P 帧相似的视频质量(如果离 LTR 不是很远)。...LTR-P on the right. 鉴于质量差异,LTR-P 可以成为改善损失恢复的基础。不再需要对每个丢失的数据包进行重传;现在接收器可以根据最后可解码的 LTR 帧请求 LTR-P。...高层设计 图 4 展示了 LTR 的高层设计。基本上,LTR 通常通过运行以下过程来工作(对于硬件和软件 H.264 编码器): 编码器周期性地生成 LTR。...标识 LTR 及其依赖性的唯一令牌将发送到接收者,并确认可解码的 LTR 帧。 在需要时,编码器会生成引用已确认的 LTR 帧的 LTR-P。...后来发现这些卡顿是由于 LTR 在到达解码器之前在帧缓冲区中被丢弃,导致发送方根据不在接收方缓冲区中的 LTR 生成 LTR-P。通过仅在 LTR 被解码后才确认 LTR 来纠正此问题。

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    达观数据:LTR那点事—AUC及其与线上点击率的关联详解

    于是乎,人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题,至此LTR就出世和大家见面了。...发展到现在,LTR已经形成较为成熟的理论基础,并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题,在实际应用中取得较好的效果。...通过上述可以看出大家对于推荐栏靠前的内容更容易点击,当然不排除有些人喜欢先翻个几下子在看的,如果这样那么LTR可能反而会降低客户体验,所以LTR优化时我们是不考虑这部分用户。...如果我们用AUC来作为最终的判断标准会出现表1的情形,用户甲乙都满足LTR的排序,但是整体的AUC还是小于1。 上面说明了AUC作为LTR的指标的局限性,那么该如何选取呢。...下面做一个简单的公式推导: 以推荐系统来说,LTR是为了提高用户的点击率,这里用户点击用ck表示,展示数目用pv表示。

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