Ranking Relevance是搜索排序算法的各个影响因子中相当重要的一个部分.对于Ranking Relevance的计算,过去的技术往往分为两个大的方向:Click Behavior和Text Match. 1. Click Behavior类的feature 主要是利用用户的点击行为来计算query-doc relevance,直观上,点击越多的query-doc pair,relevance也越高,当然Click Behavior类的feature还包括:是否是首次点击,是否是最后一…

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. 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…

Facebook Architecture Quora article a relatively old presentation on facebook architecture another InfoQ presentation on Facebook architecture / scale Web frontend PHP HipHop HipHop Virtual Machine (HHVM) BigPipe to pipeline page rendering, by dividi…

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介…

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介…

RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un…