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    <title>搜索系统 on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in 搜索系统 on 知识铺的博客</description>
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      <title>排得更好估得更准搜的更全推荐广告搜索算法间到底有什么区别</title>
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      <description>文 | 王喆 源 | 王喆的机器学习笔记 作为互联网的核心应用“搜广推”，三个方向基本都是互联网公司的标配。各头部公司的搜广推系统也都各自发展成了集成了多种模型、算法、策略的庞然大物，想一口气讲清楚三者的区别并不容易。不过万事总有一个头绪，对于一个复杂问题，直接深入到细节中去肯定是不明智的，</description>
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      <title>有赞搜索系统的架构演进</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 12:06:56 +0800</pubDate>
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      <description>转载自 有赞技术博客 有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。 在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时，有赞搜索平台还需要为其他比如商</description>
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      <title>搜索相关性算法在中的探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:50:07 +0800</pubDate>
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      <description>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 的深度匹配模型；3. 同时 基于表征与交互 的深度</description>
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      <title>网易严选全能选手召回表征算法实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:45:55 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：潘胜一 网易严选 算法专家 ,严选人工智能部搜索推荐负责人。团队负责的业务包括搜索、推荐、内外部广告、用户模型等。 编辑整理：许建军 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文主要分享 &amp;ldquo;全能选手&amp;rdquo; 召回表征算法实践。首先简单介绍下业务背景： 网易严选人工智能部</description>
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      <title>百度搜索中台新一代内容架构化和智能化实战</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:44:11 +0800</pubDate>
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      <description>导读：百度搜索中台内容计算架构为在线提供了数十亿的异构且有丰富特征和信号的优质原材料。我们以 Serverless 理念为指引，通过FaaS化和智能化的系统性建设，构建了新一代内容数据计算系统，实现了业务研发效率、资源成本和架构稳定性维护性的显著提升。本文从搜索中台内容架构演进过程中遇到的问题入手, 分</description>
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      <title>倒排索引缓冲池的细节</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:43:29 +0800</pubDate>
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      <description>文章来源： https://github.com/zzboy/lucene/blob/master/lucene%E5%80%92%E6%8E%92%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BC%93%E5%86%B2%E6%B1%A0%E7%9A%84%E7%BB%86%E8%8A%82.md 倒排索引要存哪些信息 提到倒排索引，第一感觉是词到文档列表的映射，实际上，倒排索引需要存储的信息不止词和文档列表。为了使用余弦相似度计算搜索词和文档的相似度，需要计算文档中每个词的 TF-IDF 值，这样就需要记录词在每个文档中出现的频率以及包含这个词的文档数量，前者需要对应每个文档</description>
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      <title>阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:39:30 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：若仁 阿里文娱 高级算法专家 编辑整理：秋林津渡 内容来源：阿里文娱技术 出品平台：DataFunTalk 导读： 视频搜索是涉及信息检索，自然语言处理 ( NLP )，机器学习以及计算机视觉 ( CV ) 等多领域的综合应用场景，随着深度学习在这些领域的长足进展以及用户对视频生产和消费的广泛需求，视频</description>
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      <title>阿里飞猪搜索技术的应用与创新</title>
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      <description>分享嘉宾：林睿 阿里飞猪 编辑整理：杜正海、Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 旅行场景的搜索起初是为了满足用户某种特定的强需求而出现的，如机票、火车票、酒店等搜索。这些需求有着各自不同的特点，传统的旅行搜索往往会对不同业务进行定制化搜索策略。随着人工智能技术的不断发展，用户</description>
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      <title>深度预估模型中的特征自动组合机制演化简史</title>
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      <description>作者： 杨旭东 96 人赞同了该文章 众所周知，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法。但是，深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢？我想一个原因就是图像、语音、文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性。比如，图像中会有大量的像素与周围的</description>
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      <title>搜索中的理解及应用</title>
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      <description>作者：joelchen，腾讯 PCG 应用研究员 全面理解搜索Query 1. 前言 Query理解（QU，Query Understanding），简单来说就是从词法、句法、语义三个层面对query进行结构化解析。这里query从广义上来说涉及的任务比较多，最常见的就是我们在搜索系统中输入的查询词</description>
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      <title>京东搜索排序在线学习的优化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:27:09 +0800</pubDate>
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      <description>摘要：本文由京东搜索算法架构团队分享，主要介绍 Apache Flink 在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下： 一、背景 在京东的商品搜索排序中，经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带来的模型商品排序多样性的不足，我们利用基于二项式汤普森采样建模，</description>
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      <title>阿里飞猪林睿从核心因子预估实体识别如何实现文本和空间的搜索相关性</title>
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      <description>分享嘉宾：林睿 阿里巴巴 算法专家 编辑整理：李鹏 重庆邮电大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着人们生活质量不断提高，出门旅行逐渐成为大众喜爱的消遣方式，酒店预定则是出游必不可少的一环。为了让用户拥有更好的体验，满足用户各种个性化地搜索，从而让用户在最短时间内找到心仪的酒店，文</description>
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      <title>医疗搜索中的词权重算法探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 11:24:54 +0800</pubDate>
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      <description>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解析中属于非常重要的工作。</description>
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      <title>深入浅出搜索架构引擎方案与细节上</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:58:05 +0800</pubDate>
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      <description>一、缘起 《 100亿数据1万属性数据架构设计》文章发布后，不少朋友对58同城自研搜索引擎E-search比较感兴趣，故专门撰文体系化的聊聊搜索引擎，从宏观到细节，希望把逻辑关系讲清楚，内容比较多，分上下两期。 主要内容如下，本篇（上）会重点介绍前三章： （1） 全网搜索引擎架构与流程 （2</description>
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      <title>有赞搜索中台的探索与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:50:11 +0800</pubDate>
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      <description>作者：王爷 团队：搜索中台 概述 有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台，在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的，这个过程中有哪些心得，本文与大家一起分享探讨下。 一、问题域 跟绝大多数烟囱式架构面临的问题是相似的，业务自建搜索，独立选型往往会遇到以下问题： 技术选型单一或跟风，比</description>
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      <title>解析基本概念</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:37:16 +0800</pubDate>
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      <description>前言 Apache Lucene是一个开源的高性能、可扩展的信息检索引擎，提供了强大的数据检索能力。Lucene已经发展了很多年，其功能越来越强大，架构也越来越精细。它目前不仅仅能支持全文索引，也能够提供多种其他类型的索引方式，来满足不同类型的查询需求。 基于Lucene的开源项目有很多，最知名</description>
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      <title>阿里妈妈深度树检索技术及应用框架的探索实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:18:04 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理：孙锴 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 导读： 阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台，2018年广告营收超过1500亿，近乎占据中国广告市场收入的半壁江山。如何驱动这艘商业航母不断前行，阿里妈妈技术团队始终坚持技术创</description>
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      <title>贝壳找房贝壳搜索平台实时流总体架构设计</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:13:06 +0800</pubDate>
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      <description>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，新的实时流重度依赖 ka</description>
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      <title>理解在美团搜索中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:11:28 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：刘亮 美团 资深算法工程师 编辑整理：吴雪松 出品社区：DataFunTalk 导读： 在过去的20年中，搜索过程中处理查询的方式以及向用户显示结果的方式已完全改变。该过程已经从仅基于文本匹配的检索发展到现阶段——尝试基于对查询的真实语义理解以及上下文，位置，时间，用户的先前短期和</description>
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      <title>多业务建模在美团搜索排序中的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:10:56 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>丁香园基于的向量召回应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:08:57 +0800</pubDate>
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      <description>丁香园大数据NLP 丁香园大数据 背景 随着BERT，GNN等模型在NLP领域的发展，DNN类模型的语义提取能力又得到进一步提升，我们对文本语义向量也有了更高的期待，期望语义向量或其他模型特征向量可以在召回段发挥更大作用；约2019年初，我们就尝试在推荐业务中引入基于Faiss的向量召</description>
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      <title>美团搜索中查询改写技术的探索与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:06:10 +0800</pubDate>
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      <description>杨俭 宗宇 谢睿等 美团技术团队 稿 1. 引言 在搜索场景中，由于用户搜索词Query和检索文本Document之间存在大量表述不一的情况，在文本检索框架下，此类文本不匹配导致的漏召回问题严重影响着用户的体验。对这类问题业界一般有两种方案：用户端拓展用户的查询词——即查询改写，或Documen</description>
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      <title>重叠实验框架更多更好更快地实验</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:02:44 +0800</pubDate>
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      <description>Introduction Google是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在web的语境下，一个实验是由一股流量（比如，用户的请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修改（比如，</description>
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      <title>贝壳找房一镜到底们的原理及在贝壳搜索的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:02:14 +0800</pubDate>
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      <description>一、背景 在推荐系统、搜索排序、效果广告等场景中，点击率预估是十分重要的部分，CTR 算法也被誉为镶嵌在互联网技术上的明珠。在深度学习火热之前，除了简单的 LR 以外常用的算法类有：以决策树为主的 Boosting 算法；以因子分解为基础的 FM 算法。相对而言，树模型比较适合学习数值类的连续特征，而后者更适合学</description>
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      <title>美团点评智能搜索模型预估框架的建设与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:00:54 +0800</pubDate>
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      <description>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服务及实验平台三大体</description>
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      <title>贝壳网贝壳搜索为什么能知道你想住哪</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 10:00:04 +0800</pubDate>
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      <description>在NLP（自然语言处理）中，NER（命名实体识别）是很多应用的关键一步，江湖地位毫无争议,它的研究主体一般包括3大类(实体类、时间类和数字类)和7小类(人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。贝壳找房作为中国最大的居住服务平台，有丰富的数据和合适的场景，所以该技术</description>
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      <title>深度学习在同城租房搜索排序的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:57:10 +0800</pubDate>
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      <description>导读：深度学习得益于良好的深层特征表达性，目前在视觉、文本、语音等领域获得了广泛的应用。搜索领域紧贴用户需求，作为深度学习商业变现最成功的路径之一，众多头部企业发展出了许多优秀的应用。58同城是国内最大的生活信息服务平台，涵盖房产、招聘、黄页、二手车等多个业务，在多个业务线的搜索</description>
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      <title>在美团搜索核心排序的探索和实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:34:48 +0800</pubDate>
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      <description>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。</description>
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      <title>阿里电商搜索算法技术的演进</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:34:46 +0800</pubDate>
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      <description>阿里妹导读：2018年9月28日，阿里电商搜索事业部迎来了一场以“搜·荐未来”为主题的技术峰会。 搜索与推荐算法经过多年的发展，从最初简单的统计模型，机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与智能决策体系，每年都有新的算法突破，帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升，成为驱动电</description>
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      <title>机器学习加持的体验搜索排序实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:33:06 +0800</pubDate>
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      <description>作者：Mihajlo Grbovic 编译：ronghuaiyang 导读: 我们是如何为一个全新的双边市场来迭代的构建机器学习的搜索平台的，我们是如何帮助其成长的。 Airbnb 体验是由专业房东精心设计和引导的活动，提供不一样的当地场景和文化品味。每一次体验都要经过编辑团队的质量审查，然后才会发布到平台上。 我</description>
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      <title>深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:31:31 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：省钱快报算法团队 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权 出品平台：DataFun 导读： 省钱快报是一家中小型综合类电商 APP，近 2 年平台规模有了较大增长，AI 在平台业务发展中发挥了巨大作用。 本文以推荐场景优化在省钱快报的发展为脉络，对于中小型电商公司在资源有限的客观条件下，对</description>
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      <title>京东电商搜索中的语义检索与商品排序</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:31:29 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读： 本文将介绍京东搜索场景中的两块技术， 语义检索与商品排序。在业界检索算法基础上，我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法，在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 KDD/SIGIR 等</description>
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      <title>图像检索在高德地图数据生产中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:31:24 +0800</pubDate>
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      <description>作者 | 灵笼、怀迩 高德技术 稿 一 背景 POI 是 Point of Interest 的缩写。在电子地图上，POI 代表餐厅、超市、政府机关、旅游景点、交通设施等等 。POI是电子地图的核心数据。对普通用户而言，POI 数据包含的名称和位置信息，能够满足其使用电子地图“查找目的地”，进而唤起导航服务的基本需求；对电子地图而言，通</description>
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      <title>从看实时搜索排序中的技巧</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:30:53 +0800</pubDate>
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      <description>这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第八篇文章，今天我们聊一聊KDD 2018的Best Paper，Airbnb的一篇极具工程实践价值的文章 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb 。 相信大家已经比较熟悉我选择计算广告和推荐系统相关文章的标准： 工程导向的； 阿里、facebook、google等一线互联网公司出品</description>
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      <title>番外篇索引流程与倒排索引实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:28:13 +0800</pubDate>
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      <description>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Document，本文将介绍一个Document写入Lucene后的索引全流程。 基础概念 ** ** 如下几个概念，Lucene的Document中给出了明确的定义，在这里先</description>
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      <title>百度智能时代的多模搜索技术</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:26:54 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>深度语义模型在同城搜索的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:25:23 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾: 熊威，58同城TEG搜索排序部资深算法工程师 整理出品: 张劲， AICUG人工智能社区 PPT下载： http://www.aicug.cn/#/docs 浏览器不支持该媒体的播放 :( （视频回放） 导读 传统基于Term-Match检索技术可以较好的解决Query-Doc字面匹配问题，而对于没有词命中时的Query-Doc语义匹配问题</description>
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      <title>短视频如何做到千人千面排序模型深度解析</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:23:55 +0800</pubDate>
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      <description>背景 信息流短视频以算法分发为主，人工分发为辅，依赖算法实现视频的智能分发，达到千人千面的效果。整个分发流程分为：触发召回、排序与重排三个阶段。排序层在其中起着承上启下的作用，是非常重要的一个环节。在排序层优化的过程中，除了借鉴业界前沿的经验和做法，我们也做了模型上的一些创新。 信息</description>
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      <title>技术揭秘百度搜索中台低代码的探索与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:20:50 +0800</pubDate>
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      <description>导读：据Gartner调研，应用开发需求的市场增长至少超过IT交付能力的5倍，预计到2025年，70%的新应用开发将使用低代码技术。我们需要在需求迭代越来越高频、创新能力要求越来越高的背景下，探索如何通过技术手段为业务开发降本增效提质做出突破，更高效的实现产品创新。百度搜索中台支</description>
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      <title>使用嵌入来做个性化的搜索推荐来自</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:20:48 +0800</pubDate>
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      <description>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-personalization-in-search-601172f7603e 导读： 这是Airbnb的一篇经典文章的解读，使用房屋的嵌入来做搜索推荐，这篇文章也是KDD2018的best paper，思路很清楚：把房屋用嵌入向量来表示，两个技巧：全局正样本和市场内负采样，很有效，离线评估指标：预</description>
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      <title>饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:20:43 +0800</pubDate>
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      <description>转载自 DataFunTalk 公众号 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。 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，搜索推荐是饿了么的核心流量入口，我们通过</description>
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      <title>大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:19:26 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>阿里飞猪个性化搜索排序探索实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:19:00 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：素数 阿里飞猪 编辑整理：饶水涛 出品平台：DataFunTalk 导读： 旅行类商品 ( 如机票、火车票、汽车票 ) 相对实物电商更加标品，用户决策因素更加单一，而行业内大多基于简单规则排序，如时间、价格或业务逻辑加权，难以满足用户的个性化出行需求。飞猪在过去一段时间中，不断探索交通搜</description>
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      <title>丁香园搜索中的扩展技术二</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:18:59 +0800</pubDate>
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      <description>搜索中的 Query 扩展技术 丁香园大数据NLP 一、前言 这一期我们继续来聊 Query扩展 的问题，在上一期我们梳理了目前Query扩展技术可以大致分为 相关性建模 和 翻译模型建模 两种思路。 （传送门：搜索中的Query扩展技术) 在介绍现有Paper工作的同时，结合我们自身场景，如果对文档能够构建概述</description>
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      <title>阿里自然语言处理在开放搜索中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:17:59 +0800</pubDate>
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      <description>阿里云 云栖社区 自然语言智能（NLP） 自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信。它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学。它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题。 人工智能可以分为几个阶段 计算智能，指依靠计算强大的算力和海</description>
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      <title>搜索引擎新架构与不得不说的故事</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:17:41 +0800</pubDate>
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      <description>阿里巴巴搜索引擎平台 Ha3 揭秘 10 年 +，阿里沉淀出怎样的搜索引擎？ 阿里巴巴搜索引擎HA3架构 1.HA3架构分为在线和离线两部分 在线是一个传统的2层服务架构，分别叫做QRS和search。QRS负责接受用户请求，做一些简单处理之后把请求发给下面的search节点，search节点负责加载</description>
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      <title>干货搜索引擎技术资料整理</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:17:37 +0800</pubDate>
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      <description>这篇博客意图是收集市面上质量不错的搜索引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（infoQ、Stackoverflow、github 等）、专业技术网站（我爱自然语言处理等）、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美</description>
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      <title>基本算法小结</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:35 +0800</pubDate>
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      <description>“ 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&amp;amp;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</description>
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      <title>微信搜索引擎中索引的分布式演进</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:19 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>为什么已有我们还要重造实时分析引擎</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:13 +0800</pubDate>
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      <description>Uber工程博客 2019 年 2 月 24 日 作者 | Jian Shen, Ze Wang, David Wang, Jeremy Shi, and Steven Chen AresDB 在 Uber 被广泛使用，为我们的实时数据分析仪表盘提供支持，使我们能够针对业务的各个方面大规模制定数据驱动的决策。通过开源这个工具，我们希望社区中的其他人可以利用 AresDB 分析自己的数据。 在 Uber，我们能够利用实时分析技术获得商业洞察力</description>
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      <title>年阿里沉淀出怎样的搜索引擎</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:13 +0800</pubDate>
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      <description>简介： 阿里妹导读：搜索引擎是阿里的10年+沉淀，具有很高的技术/业务/商业价值。1688很多场景都借助了搜索中台的能力，基于此，以1688主搜为例介绍搜索全链路知识点，希望对你有所借鉴，有所启发。 一、整体架构 搜索引擎分为数据源聚合(俗称dump)、全量/增量/实时索引构建及在线服</description>
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      <title>计算广告中主要模块策略及其场景上篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:14:00 +0800</pubDate>
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      <description>Vency不二 本文是我最近学习的一个总结，之前的文章多是和功能特别是广告主界面有关，而本篇文章则是和策略有关。在文章会讲述计算广告（主要是DSP）中的主要模块、用到的策略及其场景。希望大家能和我一样，在了解广告业务的同时，还能对策略的设计有一定了解，总结出一些通用的方法。 本文分三</description>
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      <title>京东搜索在线学习探索实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:13:57 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：刘露、张颖、段学浩、王东旭 内容来源：京东算法架构 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着京东零售搜索业务的快速发展，对数据的时效性要求越来越高，要求搜索模型有捕捉更实时信号的能力，在线学习体现了业务对模型时效性的追求，希望能根据在线系统反馈的数据实时得对模型进行调整，</description>
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      <title>浅谈有赞搜索质量保障体系</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:13:57 +0800</pubDate>
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      <description>作者：张家瑜 部门：业务中台/测试开发 前言 有赞搜索中台的前身是ES中间件，并没有一个中台的概念，相应的就会有一个问题，业务接入搜索场景的时候还需要为此投入开发资源同步搜索设计，一个需求上线往往耗时很久，重复性工作较多，所以就有了后来的搜索中台的成立，将搜索完整链路的复杂性折叠成一个</description>
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      <title>阿里如何实现秒级百万搜索离线大数据平台架构解读</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:13:55 +0800</pubDate>
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      <description>2018-09-17 阿里技术 背景 什么是搜索离线？ 一个典型的商品搜索架构如下图所示，本文将要重点介绍的就是下图中的离线数据处理系统（Offline System）。 何谓离线？在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务；与之相对应</description>
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      <title>前深度学习时代预估模型的演化之路</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:13:30 +0800</pubDate>
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      <description>转载自： 王喆 在互联网永不停歇的增长需求的驱动下，CTR预估模型（以下简称CTR模型）的发展也可谓一日千里，从2010年之前千篇一律的 逻辑回归（Logistic Regression，LR），进化到 因子分解机（Factorization Machine，FM）、 梯度提升树（Gradie</description>
    </item>
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      <title>跨境电商如何使用交互行为类型进行可解释推荐</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:13:21 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>效果工具链之运营平台篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:10:44 +0800</pubDate>
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      <description>来源： 贝壳智搜 在数据驱动、智能化浪潮中，工程和算法往往并行不悖。效果工具链贯穿了所有效果优化类业务，做到 对优化流程的追踪、作业行为管控。作为效果优化系列的开篇文章，本篇旨在从 工程角度 介绍运营平台 重塑作业流程 的实施思路。除此篇之外，还包含算法迭代系统篇、搜索策略篇。 1.业务背景 随着</description>
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      <title>推荐系统遇上深度学习十一神经协同过滤原理及实战</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:44 +0800</pubDate>
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      <description>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、Neural Collaborative Filtering 1.1 背景 本文讨论的主要是隐性反馈协同过滤解决方案，先来明确两个概念：显性反馈</description>
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      <title>今日头条搜索品质优化端到端篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:38 +0800</pubDate>
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      <description>叶航 字节跳动技术质量 稿 导览 为了提升头条端上的搜索性能体验，我们从19年3/4双月开始投入专门的人力做品质优化，通过这段时间的持续投入，搜索整体的性能体验有了明显的提升，基本上与竞品对齐。中间踩过很多坑，也收获了一些经验，这里做一个总结分享，欢迎大家拍砖交流～ 为了方便阅读，整体的介</description>
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      <title>去哪儿网库存搜索在高并发场景下的探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:38 +0800</pubDate>
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      <description>作者介绍： 李佳奇 2014年加入去哪儿网机票事业部，担任Java工程师；曾负责旅行交通技术工作，完成了基于库存的搜索交易系统的全流程打通和改造；现从事机票主系统技术开发工作，致力于完善系统模型，改进开发流程，落地推广优秀技术等； 一、背景 1.1系统功能 Qunar 机票作为 Qunar 的核心业务之一，每天</description>
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      <title>深度学习在同城租房搜索排序中的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800</pubDate>
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      <description>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、DIEN、ES</description>
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      <title>贝壳智搜标签月老手中那一根根红线</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:37 +0800</pubDate>
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      <description>作为个性化推荐系统中重要的一环，构建一个成熟、健全、相互关联的标签体系至关重要。相较于粗粒度分类，标签可以更为灵活、精准地定义某个人或物的多属性，宛若一根根线头，穿穿绕绕，勾连起这个世界。程序眼中万物皆对象，而在标签建设者眼中，则万物皆可有标签。 现实搜房场景中，客户的找房意图多种</description>
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      <title>百度搜索稳定性问题分析的故事上</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:36 +0800</pubDate>
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      <description>导读： 百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法：很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表，且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性？背后使用</description>
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      <title>刘桐仁百度搜索中台内容架构化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:32 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：刘桐仁 百度 编辑整理：梁尔舒 美团 出品平台：DataFunTalk 导读： 百度搜索中台在线承接了数十亿的天级流量，内容计算架构为在线提供了数十亿的异构且有丰富特征和信号的原材料。历史上这些原材料是由数量庞大的各式脚本产生的，这些脚本复用度不够，难以维护和接手。我们在2020年</description>
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      <title>第四范式如何构建一个好的电商搜索引擎</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:32 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：邢少敏 第四范式 架构师 编辑整理：刘员京 出品平台：DataFunTalk 导读： 机器学习算法的不断进步，搜索引擎巧妙的人机交互设计，分布式系统的革新让搜索引擎在不知不觉中成为人们生活中不可或缺的一部分。同时，随着人们新需求的不断涌现，搜索引擎也没有停下变革的步伐。本文主要分享</description>
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      <title>简单聊聊特征工程</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:31 +0800</pubDate>
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      <description>随着大数据时代的到来，特征工程发挥着越来越重要的作用。那么什么是特征工程呢，简单说，就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。 一般来说，特征工程大体上可以分为三个方面，一是 特征构造 ，二是 特征选择 ，，三是 特征生成 。三个方面当中，最重</description>
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      <title>贝壳找房降本提效贝壳搜索推荐架构统一之路</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:28 +0800</pubDate>
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      <description>高攀: 贝壳搜索推荐部平台架构负责人 贝壳找房在云加社区组织的分享 导语 | 搜索和推荐是用户获取信息的两种主要方式，在贝壳也是帮助客户找到房子的主要手段，那么二者都有哪些相似和不同之处？是否可以使用同一套架构来实现？统一架构之后又能带来哪些收益呢？本文是对贝壳搜索推荐部平台架构负责人——</description>
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      <title>腾讯企业微信万亿级日志检索系统</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:08:27 +0800</pubDate>
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      <description>作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：</description>
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      <title>有赞搜索系统的技术内幕</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:46 +0800</pubDate>
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      <description>转载自 有赞技术团队博客 上文 说到有赞搜索系统的架构演进，为了支撑不断演进的技术架构，除了 Elasticsearch 的维护优化之外，我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。 Elasticsearch 的检索执行效率可以表示为： _O(num_of_files _logN)* 其中 num_of_files 表示索引文件段的个数，N 表示需要遍历的数据量，从这里我们可以总结出提升查询性能可</description>
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      <title>搜索与推荐中的深度学习匹配之推荐篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:39 +0800</pubDate>
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      <description>作者： 黄冠 这个tutorial确实不错 https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf，我很喜欢，好像一个博士论文一样，将这两个领域梳理得很清楚。 搜索，推荐和广告其实是机器学习在工业界最好的落地。而且容易拿到由用户的行为</description>
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      <title>同义变换在百度搜索广告中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:37 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>阿里巴巴复杂搜索系统的可靠性优化之路</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:37 +0800</pubDate>
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      <description>背景 搜索引擎是电商平台成交链路的核心环节，搜索引擎的高可用直接影响成交效率。闲鱼搜索引擎作为闲鱼关键系统，复杂度和系统体量都非常高，再加上闲鱼所有导购场景都依靠搜索赋能，搜索服务的稳定可靠成为了闲鱼大部分业务场景可用能力的衡量标准；如何保障搜索服务的稳定和高可用成为了极大的挑战。</description>
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      <title>前沿重器美团搜索理解和召回</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:34 +0800</pubDate>
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      <description>公众号 欢迎关注：CS的陋室 搜索做了很多年，但是在各种技术革新下也还总有东西做，总有提升点，虽然现在媒体炒的少了，但是至今仍然各种公司仍花费大力气来做这个搜索。这次和大家介绍的东西，来自于美团技术团队分享的一篇文章，这篇文章讨论了搜索的理解和召回，有意思的是他还对整个他们的现状分析</description>
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      <title>阿里融合与的个性化预估模型</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:33 +0800</pubDate>
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      <description>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 Generatio</description>
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      <title>优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架系统架构概览</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:32 +0800</pubDate>
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      <description>原文： https://www.infoq.cn/article/PvhDVlcJuHzkDMv77mh7 背景 在阿里的业务中，有广泛的算法应用场景，也沉淀了相关的算法应用平台和工具：基础的算法引擎部分，有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务；推荐算法应用领域，有算法实验平台 TPP（源于淘宝个性化平台），提供 Serverless 形式的算法实验平台，包括资源弹性伸缩、实验能力（代码在线发布、</description>
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      <title>部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:32 +0800</pubDate>
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      <description>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。这是机器学习社区目</description>
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      <title>为什么我们选择作为我们的酒店排序模型</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:31 +0800</pubDate>
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      <description>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 result ranking series Eric He 原文： https://medium.com/rocket-travel/why-we-chose-lambdamart-for-our-hotel-ranking-model-45f84e22cec 当你是一家像Rocketmiles这样的电子商务公司时，提供无缝的购买体验是你将自己的在线商店与其他商家区分</description>
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      <title>苏宁仓库内多协作的全局路径规划算法研究</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:28 +0800</pubDate>
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      <description>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 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，“智能叉车”，AGV（Automated Guided Ve</description>
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      <title>贝壳网相关性计算原理及实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:25 +0800</pubDate>
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      <description>0 前言 在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以ES作为底层搜索和召回组件，经ES相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对ES相关性调优是很有必要。本文结合ES在贝壳找房这些应用的实践经验，介</description>
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      <title>同城推荐系统架构设计与实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:17 +0800</pubDate>
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      <description>主题 58同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1） 线下 推荐子系统； 2） 线上 推荐子系统； 3） 效果评估 子系统； 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为 线下挖掘模</description>
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      <title>贝壳网在贝壳搜索的部署实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:06:17 +0800</pubDate>
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      <description>1.引言 Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene的搜索引擎，使用java语言进行开发，RESTful web接口进行交互，不同语言很容易开箱即用。同时ES完整生态中包含了elasticsearch、logstash、kibana(3个组合简称ELK)、Beats</description>
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      <title>百度搜索稳定性问题分析的故事下</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:48 +0800</pubDate>
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      <description>导读：百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法：很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表，且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性？背后使用</description>
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      <title>个性化搜索的介绍推荐和搜索的强强结合</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:47 +0800</pubDate>
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      <description>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来，也会有意想不到的效果。 寻找正确的信息总是很困难的。在不久之前，文档还是存放在实际的物理仓库中，要找到相关的文档是非常困难的。 当文档可以通过在线存储库访问时</description>
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      <title>百度搜索详解预训练模型在信息检索第一阶段的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:47 +0800</pubDate>
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      <description>百度技术 稿 导读：近年来，预训练模型在自然语言处理的不同任务中都取得了极大的成功，在信息检索中也进步不小。近期，我们邀请到了中科院的范意兴博士现场分享，内容聚焦预训练模型在信息检索中第一阶段检索（召回阶段）的应用，并对最近几年的相关研究进行系统的梳理和回顾。 一、信息检索的发展过程 1</description>
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      <title>浅谈搜索系统中理解和分析</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:23 +0800</pubDate>
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      <description>作者： OPPO 算法工程师，搜索方向；北京科技大学本硕，统计学毕业，在学期间曾经发表 6 篇论文，其中 4 篇 SCI。CS 的陋室号主 搜索是一个系统，大小不好说，但肯定是五脏俱全，我做的比较多的就是 query 理解和分析，这次给大家重点讨论一下这块内容。 久违的懒人目录： query 理解的目的。 例子。 query 理解的内容。 query 理</description>
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      <title>从到推荐排序模型到底哪家强</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:21 +0800</pubDate>
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      <description>张俊林 推荐系统几乎已经深入到人们生活的方方面面，其背后的算法也在不断地迭代更新。FM 和 FFM 模型是最近几年提出的模型，拥有在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性。 新浪微博 AI Lab 资深算法专家张俊林，在 2018 年全球人工智能与机器学习大会 AICon 的演讲中，着重探讨了几种排</description>
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      <title>全文搜索引擎选还是</title>
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      <description>转载自 大快搜索 什么是全文搜索 什么是全文搜索引擎？百度百科中的定义： 全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找</description>
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      <title>知乎搜索文本相关性与知识蒸馏</title>
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      <description>分享嘉宾：申站 知乎 算法工程师 编辑整理：许宴铭 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是申站，知乎搜索团队的算法工程师。今天给大家分享下知乎搜索中文本相关性和知识蒸馏的工作实践，主要内容包括： 知乎搜索文本相关性的演进 BERT在知乎搜索的应用和问题 知识蒸馏及常见方案 知乎搜索在</description>
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      <title>搜索与推荐中的深度学习匹配之搜索篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:20 +0800</pubDate>
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      <description>作者： 黄冠 讲真，很久没看过能让我这么兴奋的资料了，这个tutorial https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf 简直就像一个博士论文，能让我对这个方向有足够深入的了解。而我最近又恰好从事这个方向，恰好也是落地到搜索引擎和推荐系统中，刚看到这个tutorial的时候，简直开心得不要不要的。 本篇blog的纲要： part-1 搜索和推荐</description>
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      <title>查询原理</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:20 +0800</pubDate>
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      <description>本文转载自 阿里云栖社区 前言 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包，目前主流的搜索系统Elasticsearch和solr都是基于lucene的索引和搜索能力进行。想要理解搜索系统的实现原理，就需要深入lucene这一层，看看lucene是如何存储需要检索的数据，以及如何完成高效的数据</description>
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      <title>查询性能调优实践亿级数据查询毫秒级返回</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:19 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>贝壳找房商业化算法中台架构实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:19 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：彭克炼 贝壳 资深工程师 编辑整理：马瑶 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着贝壳流量的日渐增长，贝壳商业化细分场景越来越丰富，公司对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求，贝壳商业化策略算法中台的架构也在不断的进行调整和升级。本文将围绕贝壳商业化策略算法中台的架构演进过</description>
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      <title>万字长文解读电商搜索如何让你买得又快又好</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:15 +0800</pubDate>
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      <description>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。 国内几个大型电商公司基本每日都有较大的流</description>
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      <title>搜你所想之用户搜索意图识别</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:14 +0800</pubDate>
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      <description>本文是“达观数据技术主题月“5 月 12 日大数据杂谈社群分享内容整理。 大家晚上好，很高兴在这个美好的周末的晚上来到这里给大家做分享~ 也非常感谢 infoq 平台提供的这次机会，分享我们达观数据在垂直搜索引擎，尤其在用户查询意图分析挖掘方面的一些经验。首先自我介绍一下，我是达观数据的联合创始人 &amp;amp; 技术</description>
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      <title>微博广告分层实验平台架构实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:12 +0800</pubDate>
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      <description>版权声明 作者：李铁牛 本文为InfoQ原创投稿。 移动互联网广告基于大数据，实现广告的精准人群定向投放和效果评估，并借助于不可胜数的广告策略，控制着广告的实时投放，让数据驱动型的移动互联网广告沿着站方、用户、广告主三者共赢的目标不断前进。 大数据驱动使得效果指标的量化评估成为了可能。为</description>
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      <title>搜索中的扩展技术</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:05:10 +0800</pubDate>
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      <description>丁香园大数据 NLP 前言 最近，我司各条业务线对于搜索优化的需求日益增多，NLP 组也将对搜索业务给予更多的工作支持。后续分享，我们会关注过往的知识图谱、短本文理解等相关技术如何落地到搜索业务中。 影响搜索结果的因素有很多，包括对 短文本的正确理解（实体词识别、纠错、意图分析等）、 长文本良好结</description>
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      <title>互联网智能广告系统简易流程与架构</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:04:40 +0800</pubDate>
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      <description>很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1） 业务端：广告主的广告后台 2） 展现端：用户实际访问的页面 业务端， 广告主 主要有两类行为： 1） 广告设置行为：例如设置投放计划，设置地域，类别，关键字，竞价等 2） 效果查看行为：例如</description>
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      <title>回顾爱奇艺搜索排序模型迭代之路</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:04:39 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾： 陈英傑** 爱奇艺 研究员** 编辑整理： 孙锴 内容来源： AI先行者大会《爱奇艺搜索排序模型迭代之路》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 一、摘要 本次分享内容为爱奇艺在做视频搜索时，遇到的真实案例和具体问题；以及面对这些问题的时候，我们的解决方案。这次分享的ppt针对一线</description>
    </item>
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      <title>在京东搜索实时中的应用实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:03:22 +0800</pubDate>
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      <description>1、前言 本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面，利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。流式计算在近些年的热度与日俱增，从Google Dataflow论文的发表，到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央，再到Apache Druid等实时分析型</description>
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      <title>倒排索引原理探秘</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:59 +0800</pubDate>
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      <description>上篇文章 http://www.6aiq.com/article/1564413040138 详细介绍了Lucene索引表的实现，内容涉及关于Terms Index以及Term Dictionary的剖析。 此文将继续剖析Lucene倒排索引实现的另一部分核心内容： 倒排表（Postings）。Lucene的官方文档关于该部分内容的描述非常丰富，所以学习起来也相对轻松。</description>
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      <title>详解之深度学习在搜索业务的探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:35 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源：记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 今年KDD上Airbnb发表的关于embedding的论文拿到best paper，技术实力可见一斑。今天要说的这篇要更新一些，是Airbnb将深度学习应用在搜索业务中的经验汇总，链接是 [1810.09591] Applying Deep Learning</description>
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      <title>苏宁搜索引擎在苏宁易购商品评价系统中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:33 +0800</pubDate>
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      <description>胡正林 2018 年 11 月 5 日 话题：架构大数据 背景说明 苏宁易购商品评价系统主要提供商品维度评价数量聚合、评价列表展示功能，并为其他业务系统提供商品评价数据支撑服务。功能涉及对亿级数据的数量聚合、排序、多维度查询等复杂的业务场景，关系型数据库的索引为 B-Tree 结构，适合数值区分度或离散度高的数据，而评</description>
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      <title>知乎搜索排序模型的演进</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:32 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：王瑞欣 知乎 算法工程师 编辑整理：郭真继 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索，是用户获取信息，找答案最方便快捷的方式。一次用户搜索会经历 Query 解析、召回、排序多个环节，排序作为最后整个过程一环，对用户的体验有最直接的影响。今天分享的内容是知乎搜索排序模型的演进。 主要内容包</description>
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      <title>如何实现一个搜索自动补全器</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:31 +0800</pubDate>
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      <description>葛霖霖 导语 | 自动补全功能对于使用移动设备的用户来说很友好，用户可以很方便的在难以键入的小屏幕上完成搜索，并能节省用户大量的时间。根据 Google 官方报告，自动补全功能可以减少大约 25% 的打字，累积起来预计每天可以节省 200 多年的打字时间。本文将介绍如何实现一个自动补全器，希望与大家一同交流。文章作</description>
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      <title>闲鱼搜索召回升级向量召回个性化召回</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:30 +0800</pubDate>
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      <description>涤生、志勇、远悠 闲鱼技术 稿 在搜索系统中，召回环节位于排序漏斗的最底层，决定了下游排序的空间大小，其重要程度毋庸置疑，在闲鱼搜索场景亦是如此。然而由于机器和人力资源的限制，长期以来闲鱼搜索的召回都是使用最简单的基于文本的召回方式，其优化迭代方式也只是在基础商品字段（标题、描述）之上</description>
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      <title>深度学习在搜索广告任务中的应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:29 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：高凯明 360算法专家 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 360搜索广告成立于2012年，到今年是第8个年头了。 今天分享的内容分为两部分，第一部分是搜索广告和广告召回。我会介绍搜索广告的业务逻辑，以及召回模块</description>
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      <title>阿里妈妈搜索广告预估模型思考与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:27 +0800</pubDate>
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      <description>来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/446993392 1. 前言 搜索广告直通车作为阿里妈妈营收大盘的中流砥柱，十年来通过产品和技术层面的不断自我革新升级，每年都能够保持业务高速增长。搜索广告预估模型方向（全链路多阶段CTR&amp;amp;CVR&amp;amp;CXR等预估模型）作为提效主力军，今年在技术上持续深耕和创新，在如此大规模业务体量</description>
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      <title>一点做用户画像的人生经验强打通</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:24 +0800</pubDate>
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      <description>本文转载自： https://www.cnblogs.com/en-heng 1.背景 在构建精准用户画像时，面临着这样一个问题：日志采集不能成功地收集用户的所有ID，且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户，从而造成了用户ID的零碎化。因此，为了做用户标签的整合，用户ID之间的强打通（亦称为ID-Mapping）成了迫切的需求。大概三年前，</description>
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      <title>小米移动搜索中的技术</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:17 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：宫士敏 小米大数据部 算法团队 Leader 编辑整理：王成林 内容来源：AI科学前沿大会 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处 一、背景 以深度学习为代表的 AI 技术近年来在搜索推荐场景中得到广泛的应用，对用户 Query 和内容侧的理解不断深入，用户体验得到显著提升。 搜索是一种典型的 AI 应用，</description>
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      <title>干货查询耗时降低携程度假搜索引擎架构优化</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:16 +0800</pubDate>
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      <description>作者简介 少伟，负责度假起价、搜索的研发工作，资深技术控。 锦涛，负责度假搜索及相关子系统的建设，对搜索引擎、NLP等有浓厚兴趣。 背景介绍 携程度假搜索引擎（以下简称为引擎）：携程度假搜索引擎是一个专注在旅游行业的垂直搜索引擎，用来查找符合从出发地到目的地的相关旅游产品（跟团、自由行、</description>
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      <title>搜索引擎中的数据挖掘</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:15 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：沐沐老师 前百度资深研发 编辑整理：赵丽 内容来源：2019 DataFun Live 11 出品社区：DataFun 导读： 今天为大家分享的是搜索引擎中的 web 数据挖掘。首先介绍下搜索引擎。实际上，我们每天都会使用的搜索引擎，我们会输入关键词 query 和需求，搜索引擎会根据算法将于 query 最相关且最权威的结果呈现给用户。</description>
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      <title>搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:02:14 +0800</pubDate>
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      <description>360搜索技术团队 目前 360 搜索每日抓取的网页数量高达十亿，已经收录的网页基本上是万亿级别的网页集合，实际可检索的网页是在一个百亿级别的网页集合里。 目前 360 搜索的单日流量是亿级 pv。我们目前的在线、离线机群有几万台服务器来维护这么大量级的计算。 主要内容 我今天的分享的主要会侧重于百亿级网</description>
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      <title>新一代海量数据搜索引擎来了</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:01:26 +0800</pubDate>
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      <description>本文作者：sololzluo，腾讯 AI Lab 开发工程师 一. TurboSearch 简介 AI Lab 多年一直在搜索领域进行深耕和积累，继搜搜网页搜索之后，陆续服务于微信搜一搜（公众号文章、朋友圈、视频）、应用宝搜索、地图搜索、音乐搜索、视频搜索、手 Q、QQ 群等精品垂直搜索业务，以及云搜中小数据搜索业务。 从网页搜索继承</description>
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      <title>滴滴基于的一站式搜索中台实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 09:00:03 +0800</pubDate>
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      <description>李夏昕 ElasticSearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。滴滴从 2016 年 4 月开始组建团队，解决 ElasticSearch 在使用过程中遇到的性能问题。并且，随着业务体量的发展，滴滴构建了基于 ElasticSearch 的一站式搜索平台。InfoQ 邀请到了滴滴出行高级专家工程师、 QCon 全球软件开发大会（广州站） 讲师张亮，请他聊</description>
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      <title>苏永浩技术在商业搜索与推荐场景的实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:59:53 +0800</pubDate>
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      <description>》分享嘉宾：苏永浩 58同城 资深算法工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本</description>
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      <title>阿里文娱深度语义搜索相关性探索</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:59:39 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：闰辰 阿里文娱 高级算法专家 编辑整理：韩佳 导读： 大家都知道视频作为4G以及5G时代最便捷的信息载体。它在给用户带来极大便利的同时也会给搜索带来了更大的挑战。视频不论从制作、存储、计算还是分发，都比文字模态的信息要困难很多。今天分享会从四个方面给大家进行介绍： 阿里文娱搜索业务</description>
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      <title>微信全文搜索技术优化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:51 +0800</pubDate>
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      <description>作者：qiuwenchen 腾讯技术工程 稿 一、iOS 微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引，是指对输入的内容中的每个 Token 建立一个索引，索引中保存了这个 Token 在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端</description>
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      <title>敏感词匹配系统的设计与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:49 +0800</pubDate>
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      <description>作者：vivo互联网服务器团队-Liang Kangwu 一、前言 谛听系统是vivo的内容审核平台，保障了vivo各互联网产品持续健康的发展。谛听支持审核多种内容类型，但日常主要审核的内容是文本，下图是一个完整的文本审核流程，包括名单匹配、敏感词匹配、AI机器审核、人工审核四个环节。待审核文本</description>
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      <title>揭秘升级版语义搜索技术</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:48 +0800</pubDate>
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      <description>欢迎关注本人公众号&amp;quot; 蘑菇先生学习记 &amp;ldquo;，会定期分享算法最新进展以及工作实践感悟。 上一篇分享了 KDD&#39;21 | 淘宝搜索中语义向量检索技术，今天分享Facebook在KDD&#39;21上发表的又一篇EBR文章： Que2Search: Fast and Accurate Query and Document Understanding for Search at Facebook 。两篇文章的风格差异巨大。Facebook延续了</description>
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      <title>搜索系统中的纠错问题</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:43 +0800</pubDate>
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      <description>CS 的陋室 纠错是搜索引擎中一个非常有特色的模块，对用户输入的内容进行改写从而让用户得到正确的结果，有的时候也会带有一些惊喜度，所以纠错技术是一个搜索体验的加分项，近期突然对这块有兴趣，所以就了解了一下。 （学习周报本周停，学习内容都在这了） 纠错技术的背景 人非圣贤，孰能无过，别说是搜索</description>
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      <title>苏宁苏宁易购订单搜索系统架构及实现</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:58:42 +0800</pubDate>
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      <description>背景 随着苏宁易购平台规模的飞速发展，平台的订单量呈现指数级的增长，存储容量已达 TB 级，订单量更是到了万亿级别，尤其在双 11 大促流量洪峰的场景下，面临两个挑战： 1、如何存储如此巨大的数据量 2、如何提供高并发、低延迟、多维度的检索服务 传统关系型数据库无法支撑多维度的模糊检索，为此，我们选</description>
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      <title>数值索引以及空间索引方案</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:56:52 +0800</pubDate>
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      <description>要解决的问题 范围查询 在一个二维平面上，有很多点，给定一个矩形，怎么快速的将落在矩形中的点找出来？ 这个问题还可以推广到任意维度，一维就是区间查询，三维就是在长方体内部。 近邻查询 离我最近的餐馆有哪些？ 这个问题可以抽象成二维空间中，要找出距离某个点最近的点的集合。 一维的场景 这个场景非常</description>
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      <title>和假设检验流量分配</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:56:06 +0800</pubDate>
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      <description>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）A</description>
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      <title>技术招聘商业智能搜索召回体系搭建</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:54:32 +0800</pubDate>
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      <description>作者： 58技术 曹冉冉 稿 01 背 景 58招聘过去的搜索召回逻辑主要基于类目体系，用户在输入关键词后，会跳转关键词对应的二级类，召回该二级类下的帖子。严格的类目限制导致很多符合的信息无法被召回，商业帖子填充率较低。同时，在58招聘蓝领为主的业务特点下，B&amp;amp;C端用户本身均有跨类需求，</description>
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      <title>百度搜索中台海量数据管理的云原生和智能化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:54:06 +0800</pubDate>
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      <description>导读：百度搜索中台将搜索核心能力赋能阿拉丁（百度搜索特型结果）、垂直领域搜索、应用内搜索等场景，支撑了数百个检索场景、百亿级内容数据的检索。我们通过智能化的设计理念，在容量自动调整、数据按需存储等方面取得了效率和成本的显著收益，并通过进阶云原生的设计，在海量数据和海量检索方面实现</description>
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      <title>美团深度学习在搜索业务中的探索与实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:54:05 +0800</pubDate>
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      <description>本文根据美团高级技术专家翟艺涛在2018 QCon全球软件开发大会上的演讲内容整理而成，内容有修改。 引言 2018年12月31日，美团酒店单日入住间夜突破200万，再次创下行业的新纪录，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，</description>
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      <title>淘宝搜索模型核心技术用户建模篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:53:57 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：龙楚、丹鸥、晨宁、元涵 内容来源：阿里机器智能 导读： 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。我们力求从实际应用出发，和大家分享我们在搜索场景中用户建模的一些实践经验。同时将我们所观察到的现象、问题写出来，欢迎大家多讨论交流。 01背景与意义 用户建模是搜索与推荐模型的核心技术。淘</description>
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      <title>如何构建用户画像打用户行为标签</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 05:19:23 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
    </item>
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      <title>有赞搜索引擎从到技术解析</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 03:50:24 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾： 毛夏君 老师 内容来源： DataFun AI Talk《搜索引擎从0到1》 出品社区： DataFun 今天主要分享的是一些搜索工程方面的意见，首先介绍下一个完整的搜索引擎是由哪几部分组成的，然后是搜索内部文件的读和写，最后是搜索系统中主要的核心要点分析以及对应的案例分析。最后是有赞方面的经验分享，和我们所做</description>
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      <title>深度学习在大规模搜索排名上的实战经验</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 03:47:13 +0800</pubDate>
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      <description>Malay Haldar 等 吴少杰 2018 年 11 月 18 日 话题：AI深度学习 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搜索排名问题。本文是 AI 前线第 57 篇论文导读，下面我们来深入了解 Airbnb 实践背后</description>
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      <title>阿里开源深度学习框架面向广告推荐搜索场景</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 03:27:24 +0800</pubDate>
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      <description>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号“AI 前</description>
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      <title>美团深入浅出排序学习写给程序员的算法系统开发实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 03:21:10 +0800</pubDate>
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      <description>转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是，看似简单的个性化信息展示背后，涉及大量的数据</description>
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      <title>回顾预估系统实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:32:25 +0800</pubDate>
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      <description>本文根据OPPO黄树东老师在OPPO&amp;amp;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。 CTR预估系统在商业变现领域有一个非常大的应用，也是非常核心的一个模块。业内</description>
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      <title>回顾搜索引擎算法体系简介排序和意图篇</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:32:17 +0800</pubDate>
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      <description>本文根据刘老师在DataFun Talk算法架构系列活动“人工智能典型场景算法应用解析”中所分享的《搜索引擎算法体系介绍——排序和意图篇》编辑整理而成，在未改变中心思想的基础上稍做修改。 请在WiFi环境下服用，土豪随意~~ 刘老师主要讲解的是关于搜索引擎方向的一些算法应用，由于这个体</description>
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      <title>回顾同城综合排序框架连接效率优化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:32:13 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾： 罗景** 58同城 高级架构师** 编辑整理： 洪鹏飞 内容来源： DataFun AI Talk《连接效率优化实践》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享由以下几个部分构成，首先是58的业务背景，然后是综合排序框架，以及效率优化框架，并且对基础数据流程、策略优化路径、效率优化平台三个方</description>
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      <title>搜索列表页连接效率优化实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:32:11 +0800</pubDate>
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      <description>背景 58作为国内最大的分类信息服务平台，涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等分类信息，连接了百万级的信息发布用户与亿级的信息获取用户。 目前，列表页模式仍是分类信息的主要展示方式，也是用户获取信息的主要途径。在该模式下，用户通过搜索（筛选条件或关键词）获取列表页</description>
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      <title>回顾深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:28:18 +0800</pubDate>
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      <description>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，我是来自搜狗搜索广告应用策略研究组的舒鹏，目前</description>
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      <title>技术沙龙云搜知乎同城搜索架构</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:25:08 +0800</pubDate>
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      <description>背景 2019年1月21日，由58集团技术工程平台群联合人力资源神奇学院共同组织的58集团技术沙龙第八期-“搜索工程架构”在58集团北京总部举办。沙龙邀请了知乎搜索技术架构团队、58集团TEG搜索技术部团队研发人员。由知乎搜索技术架构负责人孙晓光、58TEG搜索技术部卢克两位分别分</description>
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      <title>强化学习系列二应用思路优化搜索排序</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 01:14:03 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源：记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 在深度学习大潮之后，搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢？强化学习在游戏等领域大放异彩，那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢？推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题，引入强化学习的思想来实现</description>
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      <title>端智能在大众点评搜索重排序的应用实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 00:38:20 +0800</pubDate>
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      <description>祝升 刘哲 汤彪 美团技术团队 稿 1 引言 随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足特定场景对数据隐私、高实时性的要求。借鉴边缘计算的思想，在终端部署 AI 能力逐渐步入大众的视野，“端智能”的概念应运而生。相比于传统的云计算，在智能手机等终端部署运行 AI 模块有以下几个方面的优势</description>
    </item>
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      <title>陈胜美团搜索排序实践</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 00:35:14 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：陈胜 美团 搜索排序负责人 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 美团的业务品类非常多，不同业务之间的履约方式差异很大。例如当用户进行搜索时，返回的是一个异构混排后的结果，可能会推荐一些具体的到店POI，也会推荐外卖POI，也可能是美团优选或者美团买菜的商品等</description>
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      <title>技术深度学习排序在招聘搜索场景的演进</title>
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      <pubDate>Tue, 15 Mar 2022 00:30:48 +0800</pubDate>
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      <description>58同城 白博 稿 01 背景 搜索推荐部作为中台部门为整个58集团提供搜索基础服务能力，我们在20年成功落地了深度学习模型，并在租房业务取得了不错的效果[1]。本着深入产业化的原则，我们后续又落地到招聘、黄页等多个场景。本文针对我们在招聘业务的深度学习排序工作，做一个简要介绍。首先从模型特</description>
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      <title>美团智能搜索模型预估框架的建设与实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 23:48:40 +0800</pubDate>
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      <description>本文转载自美团技术团队。 1. 背景 在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN 等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。 本文将与大家</description>
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      <title>兴趣搜索在腾讯看点的探索与实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 23:23:32 +0800</pubDate>
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      <description>摘要： 随着推荐技术成熟以及信息流业务极速扩张，用户与内容的交互模式逐渐从“人找内容&amp;ndash;搜索”往“内容找人&amp;ndash;推荐”迁移，并且这种趋势仍在扩大它的外延边界，大有“万物皆可推荐”的架势。但搜索作为人与内容交互的一种重要方式，它的作用并没有削弱，用户在推荐场景的沉浸</description>
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      <title>美团预训练技术在美团到店搜索广告中的应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 23:22:14 +0800</pubDate>
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      <description>美团点评技术团队 稿 引言 美团到店搜索广告负责美团、大众点评双平台站内搜索流量的商业变现，服务于到店餐饮、休娱亲子、丽人医美、酒店旅游等众多本地生活服务商家。在美团搜索场景中广告的展示样式非常原生，用户使用美团服务不会明显区分广告和自然结果，而广告用户体验损失则会显著影响搜索流量。因</description>
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      <title>深入搜索引擎之必知必会一开发视角</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 20:59:49 +0800</pubDate>
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      <description>腾讯音乐技术团队 yueqqzhang 稿 两句话了解它是什么 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运</description>
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      <title>电商搜索场景中的强化排序学习形式化理论分析以及应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:32:56 +0800</pubDate>
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      <description>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，它在模拟实验</description>
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      <title>阿里巴巴搜索引擎平台Ha3揭秘</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:32:54 +0800</pubDate>
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      <description>**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 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。 Qrs用于接收用户查询</description>
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      <title>算法工程师之路搜索召回策略篇</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:30:32 +0800</pubDate>
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      <description>作者: 洪九 来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97357462 1.召回策略 召回阶段通常是推荐、搜索、广告和O2O分单中的第一步，其输出作为后续阶段的输入。最终展示给用户的数据是这个集合的子集。召回太多，导致后续的精细化排序过程计算压力大，用户被“读懂”的幸福感降低；召回太少，用户看到的内容太少，不利于用户和平台发生转化。 所</description>
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      <title>爱奇艺搜索排序算法实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:24:09 +0800</pubDate>
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      <description>7月3日下午，爱奇艺技术产品团队举办了“ i技术会”线下技术沙龙，本次技术会的主题是“ NLP与搜索”。我们邀请到了来自字节跳动、去哪儿和腾讯的技术专家，与爱奇艺技术产品团队共同分享与探讨NLP与搜索结合的魔力。 其中，来自爱奇艺的技术专家张志钢为大家带来了 爱奇艺搜索排序算法实践 的分享</description>
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      <title>有赞订单搜索架构演进之路</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:02:15 +0800</pubDate>
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      <description>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，同步任务少</description>
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      <title>携程响应速度与智能化如何平衡携程酒店搜索系统实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 18:01:05 +0800</pubDate>
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      <description>作者简介 mczhao，携程资深软件工程师，关注自然语言处理、搜索引擎和数据库内核开发。 概览 随着线上旅游业务的不断发展，携程酒店的数据量不断增加，用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统，本文将从四个部分描述对搜索</description>
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      <title>全新电商搜索系统</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:53:41 +0800</pubDate>
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      <description>大家好，我是kaiyuan。关于前沿技术在工业界的实践落地应用，我们之前分享过一些文章： 大规模搜索+预训练，百度是如何落地的？ KDD&#39;21 | 淘宝搜索中语义向量检索技术 全方位解读 | Facebook的搜索是怎么做的？ 深度学习在Airbnb搜索的应用实践 小红书在推荐多样化的实践——SSD KDD&#39;21 | 揭秘</description>
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      <title>美团搜索中技术的探索与实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:51:05 +0800</pubDate>
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      <description>时间：2020年07月23日 美团点评技术团队 作者: 丽红，星池，燕华，马璐，廖群，志安，刘亮，李超，云森，永超等 1. 背景 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。NER</description>
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    <item>
      <title>深度商业流量排序策略优化实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:46:35 +0800</pubDate>
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      <description>背景 58作为国内最大的生活信息服务平台，涵盖了本地服务，招聘，房产，二手车，二手物品多条业务线。商业部门作为中台部门，职能是为各个业务线提供商业变现解决方案，提升业务线流量变现效率，同时满足各业务线个性化，多元化的流量变现需求。 在不同的商业产品类型以及不同的场景下，业务线对于变现</description>
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      <title>搜索引擎倒排索引的设计与实践</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:45:29 +0800</pubDate>
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      <description>搜索引擎如何工作？ 信息检索已经发展的非常成熟了，应该所有人都不陌生。我有幸这几年接触过并且实际做过一些搜索引擎开发的工作，特此总结并分享给大家。实际上，一个成熟的搜索引擎是想当复杂的，比如百度的，就分nginx，vui，us，as，bs，da&amp;hellip;..等等这些模块，当然</description>
    </item>
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      <title>架构京东推荐系统架构揭秘大数据时代下的智能化改造</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:45:11 +0800</pubDate>
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      <description>在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。201</description>
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      <title>搜索内核设计与实践实时索引篇</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:44:19 +0800</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>多类目模型在京东电商搜索中的应用</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:43:50 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：肖茁建博士 京东 算法工程师 编辑整理：Hoh 出品平台：DataFunTalk 导读： 商品搜索引擎是电商平台满足用户购物需求的一个重要系统，它根据用户输入的搜索词，返回个性化的排序列表，以供用户选择。本文主要介绍MoE模型在京东搜索精排中的应用，以及结合实际场景对MoE模型进行</description>
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      <title>回顾知乎推荐页经验分享</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:43:35 +0800</pubDate>
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      <description>配套PPT下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【 1215 】 分享嘉宾： 单厚智知乎 排序算法负责人 编辑整理： 李岩哲 内容来源： DataFun AI Talk《知乎推荐页Ranking经验分享》 出品社区： DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 本次分享主题主要从以下是三个方面展开： o 知乎推荐页场景和Rankin</description>
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      <title>洋码头搜索应用架构</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:32:47 +0800</pubDate>
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      <description>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。随着洋码头商品数的激增，搜索的重要性愈加凸显。本文以整体搜索框架为切入点，围绕搜索业务展开，介绍下索引创建、搜索服务、热词推荐和排序因素等。 本文约4000</description>
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      <title>丁香园电商搜索的语义理解问题</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:26:19 +0800</pubDate>
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      <description>丁香园大数据 稿 今天我们来聊一聊大数据时代的电商搜索问题，随着电商的普及，越来越多人开始在网上购物，电商搜索的目的在于如何从海量的商品当中找到用户需要的商品。目前，绝大多数的商品召回和排序都是基于embedding，如何构建商品向量、如何解决搜索词与商品名称之间的语义鸿沟问题、如何</description>
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      <title>推荐效果线上评测测试平台的设计与实现全</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:25:58 +0800</pubDate>
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      <description>第一篇 1、背景 在推荐系统中，评测效果，除了离线的AUC，更合理的方法是通过线上真实的AB测试，来比较策略的效果。 AB测试来自医学的双盲实验，在双盲测试中： 病人随机被分成两组，在不知情的情况下，分别服用安慰剂跟测试用药 经过一段时间后，再来比较两组病人的表现是否有显著差异。 从而决定药</description>
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      <title>百度商业大规模高性能全息日志检索技术揭秘</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:25:16 +0800</pubDate>
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      <description>一、背景介绍 百度商业产品是服务于百度广告主用来投放广告而打造的产品生态。包含搜索推广、信息流推广、品牌等推广渠道以及观星盘、基木鱼等营销工具。 百度商业产品全景图 这一系列商业产品底层多为复杂的 Java 业务系统。复杂性主要体现在底层微服务子系统多、应用间调用关系复杂、基础组件依赖多。复杂性</description>
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      <title>深度学习在美团搜索广告排序的应用实践是怎么样的</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:24:53 +0800</pubDate>
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      <description>作者 | 薛欢 玉林 王新 转自 | 美团技术团队 AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助</description>
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      <title>详解支撑亿用户搜索的百度图片处理收录中台</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:48:25 +0800</pubDate>
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      <description>内容来源：百度Geek说 作者： imazon 导读： 在百度搜索中，主要由“搜索在线”和“搜索离线”两部分构成，“在线”服务主要用于响应用户请求，“离线”服务则将各种来源的数据转换处理后送入“在线”服务中。“搜索离线”的数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景。 一、多模态检索背后的”</description>
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      <title>同城搜索云云搜核心技术揭秘</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:42:15 +0800</pubDate>
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      <description>来源： 58技术 作者：卢克 浏览器不支持该媒体的播放 :( 导读 ： 10月31日-11月1日，第三届2020 AI Pioneer Con技术峰会线下场在杭州成功举行。本次大会聚焦AI与5G最前沿技术及产业落地，邀请全球顶尖技术企业及全球开发者共同参与。 58同城高级架构师卢克受邀在本次大会“AI平台+数据科学”</description>
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      <title>初窥门径百度搜索流式体验新形态</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:40:39 +0800</pubDate>
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      <description>导读：迄今为止，关于搜索未来形态的探索从未停止。2021年，尝试搜索流式体验新形态时，我们发现，在热点场景下提供更多视频、热议、资讯等富媒体内容，会带来更高的搜索分发。但是由于当前搜索架构贴着搜索搭建，留给富媒体内容混排的时间和空间非常有限，强制插入混排队列对当前搜索系统侵入性太</description>
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      <title>张菡深度学习下的京东搜索召回技术</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:40:33 +0800</pubDate>
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      <description>分享嘉宾：张菡 京东 算法工程师 编辑整理：吴祺尧 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索主要经历四个阶段：召回、粗排、精排和重排，最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分：倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配，很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传统</description>
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      <title>如何维持搜索系统的迭代和运转</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:40:08 +0800</pubDate>
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      <description>文章作者：杨楠楠 等 内容来源：《数据产品经理：实战进阶》 导读： 以搜索为代表的策略产品经理，日常工作中一样会面临非常多的业务需求和badcase，有目标地满足需求和解决问题是容易的，但往往会面临另一个问题：当没有人提出具体需求时，怎样挖掘新的需求，推动搜索系统正常的迭代和运转？ 回答这</description>
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      <title>神马搜索技术演进之路</title>
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      <pubDate>Mon, 14 Mar 2022 16:39:46 +0800</pubDate>
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      <description>前言 国内搜索引擎大事记 1998年，Google发布；2000年，百度发布；2004年，搜狗发布；2006年，搜搜发布；2010年，Google退出中国；2012年，360搜索发布； 2013年，神马发布，搜搜并入搜狗，百度收购91；2017年，微信推出搜一搜。 神马搜索简介 1.关于神</description>
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