为什么搜索与推荐场景用AUC评价模型好坏？
在互联网的排序业务中，比如搜索、推荐、广告等，AUC（Area under the Curve of ROC）是一个非常常见的评估指标。网上关于AUC的资料很多，知乎上也有不少精彩的讨论，本文尝试基于自身对AUC的理解做个综述，水平有限，欢迎指出错误。 俗话说，提出正确的问题就成功了一半，本文先提出以下几个问题，希望大家读完能够加深对下列问题的理解。 AUC有几种理解？ AUC的什么特性让它如此受...
ACL2020 | 线上搜索结果大幅提升！亚马逊提出对抗式query-doc相关性模型 10
一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 背景 搜索和推荐经常会被放在一起对比，其中最突出的区别就是搜索中存在query，需要充分考虑召回内容和query之间的相关性，而如果内容是搜索广告，则对内容有更高的要求，相关性过低的内容被展示会让用户有很差的体验。 相关性在一定程度上可以被抽象成doc和query之间的语义相似度问题，其实当前语义相似度的研究已经非常成熟，在sigir2018中有人...
推荐模型是怎样由窄变宽、越变越深的？ 4
当前，深度学习推荐模型已经成功应用于推荐、广告、搜索等领域，但在了解它之前，简单回顾传统推荐模型仍是有必要的，原因如下： 即使在深度学习空前流行的今天，协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐模型仍然凭借其可解释性、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，在实际系统中备受青睐。 传统推荐模型是深度学习推荐模型的基础，很多深度学习推荐模型，比如基于因子分解机支持的神经网络(FNN)、深度...
搜索引擎核心技术与算法 —— 词项词典与倒排索引优化 20
一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍 老板～我会写倒排索引啦！我要把它放进咱们自研搜索引擎啦！ 我呸！你这种demo级代码，都不够当单元测试的！ 嘤嘤嘤，课本上就是这样讲的呀?! 来来，带你见识一下工业级搜索引擎里的倒排索引是怎么优化的! 前言 首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预...
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