作者 | 刘道伟 百度技术 稿 导读 基于风险驱动的交付是百度实践智能测试——感知智能阶段非常重要的研究方向，基于风险驱动的交付，源于三个现状： 一、不是所有的项目都有风险，80%以上的项目无任何的关联bug和线上问题。 二、不是所有的测试任务都能够揭错，无效的质量行为（有bug发现的质量行为/所有 ....

物流仓库如何更好的规划智能叉车？ 董效成 2018 年 11 月 1 日 话题：AI 算法物联网 [图片] 本文为『InfoQ x 苏宁 2018 双十一』技术特别策划系列文章之一。 1. 背景 随着物联网和人工智能的发展，越来越多的任务渐渐的被机器人取代，机器人逐渐在发展中慢慢进入物流领域，“智能 ....

本文根据 OPPO 黄树东老师在 OPPO&DataFun Talk 算法架构系列活动“AI 在 OPPO 业务场景下的应用实践”所分享的《OPPO CTR 预估系统实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做修改。 [图片] CTR 预估系统在商业变现领域有一个非常大的应用，也是非常核心的 ....

1、概述 本文简要描述 ES 查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用 filter 过滤取代 query 查询，明明官方文档说 filter 速度更快。但应用到我们业务 ....

前两篇文章主要围绕 Lucene 的底层索引文件结构方面介绍了倒排索引原理： http://www.6aiq.com/article/1564413040138 http://www.6aiq.com/article/1564413209435 在 Lucene 中，写数据的基本单元称之为 Docu ....

本文转载自 机器学习与人工智能 公众号 用户画像中用户行为标签是很重要的一块内容，这篇详细讲讲如何打行为标签。 数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为 5 块（图 1），包括将操作型环境数据经 ETL 后集中存储在数据仓库，之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型，最终 ....

云栖君导读： Ha3 是阿里巴巴搜索团队开发的搜索引擎平台，它为阿里集团包括淘宝、天猫在内的核心业务提供搜索服务支持。 Ha3 的架构 [图片] 在线 Ha3 是搜索体系中的在线部分，在其系统内部，包含 Qrs(Query result searcher)和 Searcher 两种基本的角色。 Qr ....

美团点评技术团队 引言 美团搜索是美团 App 上最大的连接人和服务的入口，覆盖了团购、外卖、电影、酒店、买菜等各种生活服务。随着用户量快速增长，越来越多的用户在不同场景下都会通过搜索来获取自己想要的服务。理解用户 Query，将用户最想要的结果排在靠前的位置，是搜索引擎最核心的两大步骤。但是，用户 ....

分享嘉宾： 崔凌云，58 同城 TEG 搜索排序部算法架构师 整理出品： 张劲，AICUG 人工智能社区 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 导读： 本次分享主要以 58 租房搜索排序为背景，介绍深度学习在排序阶段的探索和实践，主要包括：单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、D ....

辛俊波 腾讯 | 高级研究员 导读： 在上一篇文章'推荐系统中的深度匹配模型'中介绍的推荐系统里的模型，大部分是对于各种神经网络的结构改造，基本不太涉及文本本身。而在本文接下来要介绍的搜索引擎中的模型里，可以发现由于 query 和 doc 本身都是由文本组成，模型的扩展性上有了大大的提升，在文本领 ....

[图片] AI 前线导读： 11 月 28 日，阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架 XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架，也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架，突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。 更多干货内容请关注微信公众 ....

来源： 丁香园大数据 前言 计算 query 词权重（术语权重，也称作 Term Necessity，Query Term Weight）是 IR 研究中的一个基本问题，属于 Query 解析的一部分。熟悉倒排索引的同学都知道，文档通常以词的粒度建立索引。所以对于词的解析，在 Query 解析中属于 ....

转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段，大家可能会想起某些中央机构，而在流量的分发方面，我们的角色是类似的，搜索 ....

分享嘉宾：连义江博士@百度 编辑整理：王成林 出品平台：DataFunTalk 导读： 关键词匹配位于整个搜索广告系统的上游，负责将 query 和 keyword 按照广告主要求的匹配模式连接起来。该问题面临着语义鸿沟，匹配模式判定和可扩展性方面的挑战。在本文，我们会就同义变换这个主题展开讨论，讲 ....

基本概念 Segments in Lucene 众所周知，Elasticsearch 存储的基本单元是 shard， ES 中一个 Index 可能分为多个 shard， 事实上每个 shard 都是一个 Lucence 的 Index，并且每个 Lucence Index 由多个 Segment ....

2018-12-01 原创：孙要飞 背景：2017 年底到 2018 年初，公司战略调整，业务量及业务复杂度预期会有较大增长；面对新的挑战，搜索团队对整个搜索平台进行了重写，针对旧系统的一些问题，主要从可配置，异步化，并发，可扩展，全链路追踪，业务隔离等方面进行了设计。 1. 总体架构 如下图所示， ....

作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。 论文地址：https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1 ....

分享嘉宾：李国洪 百度资深研发工程师 编辑整理：李斌 出品平台：DataFunTalk 导读： 2010 年随着 iphone4 的发布，智能手机被广泛使用，从大学生到老人小孩，移动互联网的发展如火如荼。近两年，5G 技术让下载速度变得越来越快，相较于传统的文本搜索技术，语音搜索和图片搜索等新型搜索 ....