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搜索推荐中的深度匹配》——1.1搜索推荐

如今,两种类型的信息访问范例,即搜索推荐,已广泛用于各种场景中。 在搜索中,首先会对文档(例如Web文档,Twitter帖子或电子商务产品)进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...例如,如果用户对有关量子计算的新闻感兴趣,则查询“量子计算”将被提交给搜索引擎,并获得有关该主题的新闻报道。 与搜索不同,推荐系统通常不接受查询。...表1.1总结了搜索推荐之间的区别。搜索的基本机制是“拉”,因为用户首先发出特定的请求(即提交查询),然后接收信息。推荐的基本机制是“推送”,因为向用户提供了他们没有明确要求的信息(例如,提交查询)。...在搜索引擎中,通常仅根据用户需求创建结果,因此受益者是用户。在推荐引擎中,结果通常需要使用户和提供者都满意,因此受益者都是他们。但是,最近这种区别变得模糊了。...表1.1:搜索推荐的信息提供机制

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谷歌高级搜索技巧_谷歌搜索app技巧

就像掌握快捷键可以大大提高开发速度,有一些命令也能将你的谷歌搜索技巧上升到一个新的台阶。 以下罗列一些可以帮助到开发者的搜索命令。...比如在查找异常字符串时,你明确地需要搜索这种异常而不是其他,这么做可以砍掉搜索结果中大部分的无用内容。...举例 IntelliJ shortcuts filetype:PDF 站内搜索 我经常会发现,在一个没有站内搜索的网站或论坛搜索想要的东西是一件很费时的事,幸运的是,Google可以帮你解决这个问题...直接从Chrome搜索搜索一个网站的内容 Chrome支持自定义搜索引擎,这点很有用,尤其当你经常在一个特定的网站搜索时,比如StackOverflow。...在第一栏中填入搜索引擎的名称,如Stack Overflow,在第二栏中填入网址,如:stackoverflow.com,第三栏中填入搜索引擎的地址,并用%s代替搜索字词。

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SIGIR2023|当搜索遇到推荐: 搜索增强的序列推荐框架

TLDR: 本文针对移动互联网业务中用户在app中既使用搜索又使用推荐服务的场景,提出了一种搜索增强的序列推荐框架SESRec。...短视频场景中用户搜索推荐行为的例子 如上图,用户观看了一段关于狗的视频后,选择点评论区推荐的query(被动搜索)以了解更多信息。...同传统的序列推荐不同,搜索增强的序列推荐同时考虑了用户的历史搜索行为(提出过的query以及点击过的物品序列,和)和推荐行为()来建模用户兴趣并预测下一次的交互。...所提算法 为了解决上述问题,我们设计了一个用于序列推荐搜索增强框架,即SESRec,用于学习推荐中解耦开的搜索表示。...我们分别对搜索推荐行为提取了用户兴趣表征。下图展示了抽取推荐兴趣的过程,搜索兴趣的抽取过程相同。

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搜索推荐那些事儿

搜索推荐的区别 1....推荐的场景我们常见的有各大App首页的个性化推荐(如猜你喜欢/每日歌曲推荐),选择页面的关联推荐(买了还买,看了还看,买了它的用户还买等等)等,推荐的场景更加的丰富,因为没有用户提供的内容的限制,场景更具多样性...搜索推荐的协同作用 推荐中的搜索 推荐服务中基于内容的推荐实际上相当于一种无声的搜索,常常在实现时会采用搜索服务的中的倒排索引等技术,例如基于内容的推荐,常常是通过规则或推荐模型得到用户感兴趣的内容的标签...搜索中的推荐搜索出来符合用户的数据量很多时,需要根据推荐服务中用户画像等结果帮助搜索服务匹配用户的需求。例如周一的晚上进行搜索得到的结果列表和周五的晚上进行搜索得到结果列表就会有所差异。...推荐搜索常常在一个页面中协同为用户提供服务,例如搜索引擎搜索结果页面的关联推荐,电商软件搜索浏览页面的相关推荐等。

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搜索推荐中的深度匹配》——2.2 搜索推荐中的匹配模型

接下来,我们概述搜索推荐中的匹配模型,并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时,匹配学习可以描述如下。...2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时,匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1​,...,uM​和一组N个项目 V=i1​,......这对应于以下事实:在推荐系统中显示了用户和项目,而用户对项目的兴趣由系统中用户对项目的已知兴趣确定。...,可以推荐相对于该用户具有最高分数的项目的子集。...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述,在搜索推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间(查询和文档以及用户和项目)的对象之间的不匹配。

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iPhone 7 摄影最佳 app 推荐

相信在大家的智能手机中或多或少都有安装摄影类的 App,打开商店首页,摄影一直是 App Store 中的大门类, 那么在这么多的摄影类应用中,到底哪一款好?...为了消除大家的选择恐惧症,我整理了这些应用,也是想对摄影类 App 进行一次总结,其中开头几个app是我强烈推荐大家安装的,确实很强大。...所以这篇文章,你也可以作为一个应用目录收藏起来,在你需要摄影类 App 时回来翻阅查询,也欢迎把此文分享给你们的朋友。...Fragment 关键词:几何棱镜 充满新意的几何棱镜风能给你的照片添加不少的时尚气息 Awesome Miniature 关键词:移轴 Awesome Miniature 是一款移轴效果的相机 App...哗啦啦的推荐了这么多app, 说实话其中有些本人也没有使用过,但综合了App Store的评论和网上的效果图,就在这边推荐给大家啦!

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搜索推荐中的深度匹配》——1.2 搜索推荐中匹配统一性

Garcia-Molina等【1】指出,搜索推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索(信息检索)和推荐(信息过滤)是同一枚硬币的两个方面,具有很强的联系和相似性【2】。...图1.1说明了搜索推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1:搜索推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务,旨在检索与查询相关的文档。...相反,推荐是一项过滤任务,旨在过滤出用户感兴趣的物品【3】。这样,搜索可以被认为是在查询和文档之间进行匹配,而推荐可以被认为是在用户和项目之间进行匹配。...明显的趋势是,在某些情况下,搜索推荐将集成到单个系统中,以更好地满足用户的需求,而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索推荐已经具有许多共享技术,因为它们在匹配方面很相似。...因此,为了开发更先进的技术,有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索推荐技术。 搜索推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

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百度推出人工智能搜索APP“简单搜索

在“人工智能:AI 生态 加速未来”的高端对话中,李彦宏发表了“为了一个更美好的 AI 时代”为主题的演讲,其中提到百度推出了新的“简单搜索App。 ?...搜索“感冒头疼”时,出现的搜索结果 “简单搜索”在搜索结果中没有任何广告。你还可以在“设置-广告屏蔽”中开启“手动屏蔽广告”功能,再遇到广告时,就可以长按网页手动将广告屏蔽。 ?...左:标准搜索模式,右:儿童搜索模式 简单搜索专门定制“少儿搜索模式”,也可以手动开启。...只要打开“简单搜索 App”,点击右下角出现扩展菜单,找到“设置-切换 App 版本”,再点击少儿版,搜索结果就会过滤大部分少儿不宜的词汇和露骨内容。 ?...这不是我们想要的,我们希望通过 AI,通过个性化推荐,给人们的信息是能教人学习的。当你花了一个小时之后,一段时间之后,能够发现学到了一些跟原来不一样的、好的东西,让我们变成更好的人。

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商品搜索引擎–商品推荐

因为工作需要,最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。 排序推荐 比较偏向于 输入联想(类似于淘宝,我们输入手机,下面会提示推荐)。 但是本文,重点介绍个性化推荐。...系统推荐: 据大众行为的推荐引擎,对每个用户都给出同样的推荐,这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的,或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。...排序推荐:结合 用户输入的关键词、系统推荐、个性化推荐 三个维度进行排序推荐。...关于个性化推荐,根据推荐引擎的数据源有三种模式:基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐 结合个人理解,具体化简述上面三个概念: (1)基于人口统计学的推荐:针对用户的“性别、年龄范围、...内容推荐和协同过滤推荐 结合 应该能满足大部分需求, 基于人口统计学的推荐看情况,如果有必要再实现。 另外 基于协同过滤 数据量 大的时候 才比较准。这种情况内容推荐 可以补位,推荐类似商品。

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MLK | 机器学习论文搜索利器推荐

上次推荐了一下 NG论文阅读的一些技巧(点击回顾),那今天就顺着来给大家推荐一些机器学习相关的论文,有很多我自己都没看过的,但已经在我的清单内,欢迎大家也可以收藏,纳入学习清单,最好是打印出来,多次阅读...MLK | Keras 基础模型调参指南 MLK | 机器学习常见算法优缺点了解一下 MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题 以下是我平时找论文资源的方法,如果各位还有其他好用的办法,也欢迎推荐给我哈...这个是我强力推荐的一个网站,它不仅收录了很多机器学习的论文,而且还把相关论文的代码也一并收录,大多数也都配备了数据集,可以拿来直接操作一波,而且,它还可以按照热度给我们排序,这样子我们可以挑着一些重要热门的来看...SAMshare 机器学习相关论文推荐(排名不分先后): [1] XGBoost: A Scalable Tree Boosting System Download:https://arxiv.org/

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杂谈 | 选搜索还是选推荐

不过有的小伙伴可能会想,你不是做搜索,做推荐的吗,为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈,来了大佬不去凑热闹,拿什么发朋友圈(狗头) 晒一晒邱老师的签名书 其实最近也有一些小伙伴在后台,或者加我微信咨询一些关于搜索推荐相关的问题...今天借着 nlp 这个开题,简单的扯一下 nlp,搜索推荐这三个方向,给同学们提供一点参考。 话说,上来就问我(搜索推荐)这行业还有前途吗?好不好转?自己的情况适不适合?应不应该转?...但是我个人更想将「现代化」的搜索定义为 nlp + 推荐的产物。 为什么说「现代化」的搜索呢。...前两天两个同事讨论出去旅游的事情,也遇到这么一个例子,同样的目标地,两个消费观不同的同事用某订酒店 APP 进行搜索,发现展现出来的列表截然不同,A 搜索结果的均价是 B 的两倍。...我目前的工作重点也集中在搜索的召回与推荐上,后面文章的分享也会重点在搜索推荐在召回与排序方向上的收获。

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