“ 本文主要介绍了 Learning To Rank(LTR)中的一些基本方法，评价指标和相关算法模型(LambdaMART,RankNet,LambdaRank&FTRL)！” 作者：felix 来源：知乎专栏 有意思的数据挖掘。 最近工作中需要调研一下搜索排序相关的方法，这里写一篇总结， ....

作者：Pavel Kord ík 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://medium.com/recombee-blog/introduction-to-personalized-search-2b70eb5fa5ae 导读: 一般来说，搜索是非个性化的，不过如果和推荐系统组合起 ....

[图片] 配套 PPT 下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【1212】 分享嘉宾：舒鹏 搜狗 专家研究员 编辑整理：王彦斐 内容来源：DataFun AI Talk《深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用》 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 大家好，我是来自搜狗 ....

[图片] 作者：Eric He 编译：ronghuaiyang 导读: 这是 Rocketmiles 的搜索排名序列的第二部分。 Why we chose LambdaMART for our hotel ranking model Part 2 of Rocketmiles’ search res ....

一、引言 提起分布式，不少人能很清晰的阐述 paxos、CAP 等理论，但我们在遇到一个具体的分布式问题时，很少有人能知道如何做出一个“好”的设计。对于当前的很多分布式数据系统，包括开源的 HBase、Elasticsearch 等，我们一般只知其然，很少能够知其所以然。因为几乎所有的分布式数据系统 ....

[图片] 李明阳 滴滴技术 导读：今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用。本文首先介绍了搜索相关性的一些背景，之后介绍了业界常见的三种匹配模型，以及在 DiDi Food 业务中的模型效果对比。 匹配模型包括：1. 基于表征的深度匹配模型；2. 基于交互的深度匹 ....

浅梦的学习笔记 关注专栏写文章 “ 本文介绍了跨境电商 Etsy 如何利用用户历史交互行为的类型(如浏览，喜欢，收藏，加购，购买等)来完善物品的 embedding 表示，并进行可解释推荐。在离线和在线实验中均验证了引入交互类型信息后对于建模用户行为的准确性有提升。” 背景和介绍 工业级的推荐系统已 ....

朱敏 紫顺 乐钦等 美团技术团队 1. 背景 搜索优化问题，是个典型的 AI 应用问题，而 AI 应用问题首先是个系统问题。经历近 10 年的技术积累和沉淀，美团搜索系统架构从传统检索引擎升级转变为 AI 搜索引擎。当前，美团搜索整体架构主要由搜索数据平台、在线检索框架及云搜平台、在线 AI 服务及 ....

[图片] 文章作者：阿里 B2B 算法团队 内容来源：牛技 出品平台：DataFun 背景 以电商场景优化用户点击为例，推荐系统的任务是从海量的候选商品中选出用户最感兴趣且最可能点击的商品。为了提升检索的效率，通常分为两阶段来检索。召回/候选生成（Matching/Candidate Generat ....

作者：Mihajlo Grbovic 编译：ronghuaiyang 英文原文：https://medium.com/airbnb-engineering/listing-embeddings-for-similar-listing-recommendations-and-real-time-per ....

作者：Robbe Sneyders 编译：ronghuaiyang 给大家介绍一下如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型。 由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区 ....

Malay Haldar 等 吴少杰 2018 年 11 月 18 日 话题：AI 深度学习 [图片] 搜索排名是机器学习中的一个重要应用。在 Airbnb 公司，最初它们是使用梯度提升的决策树模型来做的。随着时间的推移，传统的梯度提升树模型遇到了瓶颈，于是 Airbnb 开始探索利用深度学习来解决 ....

我们观测到的值，并不是我们需要的参数的真实值，而是真实值的估计（举个例子，平均值和期望）；这也就意味着，估计可能是不准确的，ABtest 的结果可能是错误的。直观上说，样本越多，我们可能犯错的概率越小。我们梳理了这块儿的知识，做一个学习总结。 实际业务中，我们定量下面几个问题： 1）ABtest 是 ....

在淘宝的商品搜索场景中，给商品进行打分排序是一个典型的多步决策问题。尽管 Learning to Rank（LTR）被广泛用于排序问题，但现有的方法并没有考虑同一个搜索会话中不同决策步骤之间的关联性，因而无法直接用于电商搜索场景中的商品排序。本文提出用强化学习来解决对商品多步排序决策问题，它在模拟实 ....

作者介绍 皮勇泽，洋码头搜索工程师 多年搜索业务开发经验，负责洋码头搜索系统开发 传送门： http://www.6aiq.com/article/1537369562943 http://www.6aiq.com/article/1537369469861 搜索是洋码头 APP 流量分发的主要入口 ....

[图片] 文章作者：姚凯飞 Club Factory 推荐算法负责人 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 一。 概述 一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。 国内几个大型 ....

58 同城作为中国最大的分类信息网站，提供了房产、招聘、黄页和二手交易等多方面的生活服务信息，信息数据量和访问量逐年增长，列表页排序需求也时常变化。在这样的背景下，58 搜索技术部使用 C++ 语言自主研发了 ESearch 搜索内核，取代之前使用的 Solr，大幅提高了性能和可定制性。 经过多年的 ....

1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评 App 上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面： 意图多样：用户查找的信息类型和方式多样。信息类型 ....

文 | 王爷 on 交易 一、前情提要 时节如流，两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏，转眼两年过去了，这套架构发展的如何，遇到了什么新的挑战和收获，今天主要来一起整理回顾下有赞订单搜索 AKF 架构演进之路。 之前将散落在 DB 多个分片中的数据在 ES 做了一次聚合，带来了巨大的好处 ....

来源：美团点评技术团队 导读：美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。 引言 排序流程简介 多业务建模实践 多业务配额模型 多业务排序模型 总结和展望 参考资料 作者简介 引 ....