7. RECENCY-SENSITIVE RANKING 作用: 为recency-sensitive的query提高排序质量: 对于这类query,用户不仅要相关的还需要最新的信息: 方法:recency-demoted relevance 1) 对每篇doc,按照它的freshness程度进行分级:very fresh, fresh, slightly out-dated, stale, 和 non-time-sensitive(与时间无关): 2) 在base relevance的基础上,…

ABSTRACT: 此文在相关性方面介绍三项关键技术:ranking functions, semantic matching features, query rewriting: 此文内容基于拥有百亿url索引的yahoo搜素引擎: Keywords: learning to rank; query rewriting; semantic matching; deep learning; 1. INTRODUCTION 1)搜索相关性的发展: 早期 - concentrated on text…

5. QUERY REWRITING 作用: query rewriting is the task of altering a given query so that it will get better results and, more importantly, to help solve the recall problem. can treat it as a machine translation problem: language of user queries(S) <=> l…

3. MACHINE LEARNED RANKING 1) 完全使用不好的数据去训练模型不可行,因为负面结果不可能覆盖到所有方面: 2) 搜索可以看做是个二分问题,在此实验中,我们使用gradient boosting trees(GBDT) with logistic loss,该方法可以用来减少首页出现的bad urls - 该方法首先确定urls与给定query相关与否的分界线(logistic loss): 而后在模型中加入Perfect.Excellent.Good的信息去区分urls…

文章链接 https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0361-yinA.pdf abstract 点击特征在长尾query上的稀疏性问题 基础相关性三大技术:排序函数,语义匹配特征,query改写 introduction 问题: 1)直接文本匹配的问题:query和doc的语义差异,query中的‘how much’如何匹配doc中的‘price’: 2)大量的长尾query使得点击模型失效: 3)用户视搜索引擎为智能问答系统,希望一键找到答案.…

7索引 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 对于频繁使用查询,…

[本博客为原创:http://www.cnblogs.com/HeavenBin/] 前言: 大致花费了一个星期的时间把这本书认真看了半本,下面是我做的阅读笔记,希望能够让看这本书的人有个大致的参考.目前可能写得较乱不够全面,后续我会整理添加.(2017-7-17) 第一章 JavaScript简介 第二章 HTML中使用JavaScript 第三章  基本概念 3.1.语法 区分大小写 标识符(建议用驼峰大小写myCar) 注释// /**/ 严格模式(use strict) 语句 建议var…

Js引擎解析执行 阅读笔记 一篇阅读笔记 http://km.oa.com/group/2178/articles/show/145691?kmref=search&from_page=1&no=1 早期:遍历语法树 Js引擎最早使用的是遍历语法树方式 (syntax tree walker) 分为两步 词法分析 语法分析 词法分析 i = a + b * c; 转换 "i", "=", "a", "+", &…

这是Deepmind 公司在2016年1月28日Nature 杂志发表论文 <Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>.介绍了 AlphaGo 程序的细节. 本博文是对这篇论文的阅读笔记. AlphaGo 神经网络构成 AlphaGo 总体上由两个神经网络构成.以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中的提法,仅仅是我的一个比喻. 第一个大脑(Policy Network)的作用是在当前局面下推断…

[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大,不能够很好应用到大规模网络上的问题. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一种快速且可扩展网络表征框架,LouvainNE,能够为包含数百亿边的网络生成高质量的表征向量. (3) 算法…