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搜索框 sug 基本技术方案
一、候选 sug 词数据来源： 商品侧：query 召回的商品数、query 召回的订单数 query侧：QV、QV_CTR、QV_CXR 从这两个角度选出的 query 作为 sug 词候选集 二、数据处理（分析） 规则挖掘、FP算法挖掘、商品标题NER标签提取：功效/品牌/适用群体/适用场景+简名 三、sug 词召回 query:商品侧 vs使用pytorch复现推荐模型-task3
一、经典召回模型 虽然深度学习发展的非常火热，但是协同过滤、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强、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，拥有大量适用的应用场景。传统推荐模型仍然是深度学习推荐模型的基础，如图1所示是传统推荐模型的演化关[推荐系统]召回之引言
引言 其实最开始推荐系统根本就没召回，直接基于物料池进行排序就行，但是如果物料池变得超大，为了技术和业务发展，每个样本的特征越来越复杂，如果直接精排是没法工程的，所以增加召回，即用更简单的模型更少的特征或者直接规则对候选集快速筛选，减少排序阶段的耗时；同时召回的加入也能让业务更推荐-召回离线评估指标
AUC是否能作为召回评估指标 首先，AUC是代表模型的排序能力，因为在召回环节考虑所有推荐物品的顺序没有太大意义，所以不是一个好的评估指标。另外后面所有提到的AUC含义都是针对单个user的，即group by user AUC。 AUC和线上优化指标正相关？ 不相关。我们先从AUC的计算说起，计算auc需要知推荐系统入门
什么是推荐系统？ 随着移动互联网的发展，越来越多的信息开始在互联网上传播，产生了严重的信息过载。因此，如何从众多信息中找到用户感兴趣的信息，这个便是推荐系统的价值。精准推荐解决了用户痛点，提升了用户体验，最终便能留住用户。 推荐系统本质上就是一个信息过滤系统，通常分为：召回神经网络评价指标-准确率、召回值、f1值
转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1486764 机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？ 很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清机器学习（2）-- 衡量回归的性能指标
衡量回归的性能指标 机器学习通常都是将训练集上的数据对模型进行训练，然后再将测试集上的数据给训练好的模型进行预测，最后根据模型性能的好坏选择模型，对于分类问题，大家很容易想到，可以使用正确率来评估模型的性能，那么回归问题可以使用哪些指标用来评估呢？ $ MSE $ (均方误差) :\[\f【机器学习-逻辑回归】
机器学习笔记（3）-逻辑回归 逻辑回归损失及优化精确率和召回率分类评估报告 逻辑回归 解决二分类问题 什么是逻辑回归：逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效性，在实际应用中非常广泛。 逻辑回归是一种分类算法准确率和召回率？
准确率就是“找的对”召回率就是“找的全” 实际应用： （1）如果是做搜索，则要在保证召回率理想的情况下，提升准确率； （2）如果做疾病监测、反垃圾，则是要保证准确率的条件下，提升召回率。特斯拉、雅培、丰田大批量产品召回，谁在为这些巨额费用买单？
新年伊始，众多的产品召回事件使得产品召回制度再次进入公众视野，同时也引起生产企业的重视。 1月27日，天津一汽丰田汽车有限公司、广汽丰田汽车有限公司向国家市场监督管理总局备案了召回计划，自2022年3月25日起召回32.4万辆卡罗拉和雷凌。 2月18日， 特斯拉（上海）有限公司也备案了召回双塔DNN召回模型/DSSM/HNSW算法
参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128988454 《谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93257390 《向量化召回在360信息流广告的实践》 先是第一篇： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128988454 上述模型训腾讯音乐知识图谱搜索实践
本文首次转载于 Nebula Graph Community 公众号 导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识深度学习之常用模型评估指标（一）—— 分类问题
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 如何评价这个模型对解决你这个问题的“可用”程度，这需要对模型进行测量和评估。每个模型都有他的特别之处，并随因素变化而表现不同，因此需要选择合适的评估指标来进网易云用户运营的数据指标监控和召回机制
[网易云用户运营的数据指标监控和召回机制-技术圈](https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd2cfd4 )] [以网易云音乐为例，分析用户运营的指标监控和召回机制 | 人人都是产品经理](http://www.woshipm.com/operate/2535383.html )] 本文从单体的用户价值出发，以网易云音乐为案例，分析NLP技术在找房的搜索推荐中的应用
公众号：系统之神与我同在 NLP技术在搜索推荐中的应用 本文包括 介绍（业务简介） NLU（找房中自然语言的理解） 应用（NLU在搜索推荐中的应用） 介绍 找房的业务和场景 图解（多元化的居住服务） 用户购房流程 找房场景 NLU 找房中的自然语言理解 找房业务下NLU的特点 NLU框架介绍 各模块问兴趣点图谱的内容理解
兴趣点图谱的内容理解 本节包括： 项目背景介绍 兴趣点图谱建设 • 节点挖掘 • 关系挖掘 兴趣点图谱应用 项目背景-推荐基本范式 项目背景-推荐不准 搜索使用：词粒度进行召回，但是排序阶段，能够利用完整query排序，因此搜索可以使用basic粒度分词做召回。 eg： 王宝强马蓉离婚，会把同百面机器学习--No.3 模型评估 -- 预测结果的衡量指标和局限性
预测结果的衡量指标 准确率精确率和召回率精确率召回率对比： P-R 曲线F1-scoreROC 曲线AUCROC和P-R曲线的不同两者的选择 准确率 准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例； 局限性： 会受到类别不平衡的影响，从而导致模型性能看起来好，但是实际效果会很差；举例：100样本中，有【新功能】开放搜索多路召回技术解读
简介：多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的。 背景 所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召TensorflowSimilarity学习笔记12
2021SC@SDUSC 代码地址：similarity/f1_score.py at master · tensorflow/similarity · GitHub import tensorflow as tf from tensorflow_similarity.types import FloatTensor from .classification_metric import ClassificationMetric class F1Score(ClassificationMetri【新功能】开放搜索多路召回技术解读
简介：多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的。 背景 所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召【推荐系统】Faiss index选择
index选择 考虑因素：候选向量的数量级、index所占内存的大小、检索所需时间（是离线检索还是在线检索）、index构建时间、检索的召回率。 Faiss入门及应用经验记录 - 知乎 Flat ：暴力检索IVFx Flat ：倒排暴力检索PQx ：乘积量化IVFxPQy 倒排乘积量化LSH 局部敏感哈希HNSWx优点该方法是Fa存量时代用户增长怎么做~唤醒和召回很关键
用户增长的疲软态势让企业的运营重心慢慢由公域转向私域，存量的精细化运营帮助他们在流量见顶的当下挖掘了更多增长契机。高昂的流量成本让拉新举步维艰，沉默和流失预警用户的持续性召回与唤醒势在必行。 在用户生命周期模型中，沉默期介于成熟期和流失期之间，不断地通过运营手段存量时代用户增长怎么做？唤醒和召回很关键！
用户增长的疲软态势让企业的运营重心慢慢由公域转向私域，存量的精细化运营帮助他们在流量见顶的当下挖掘了更多增长契机。高昂的流量成本让拉新举步维艰，沉默和流失预警用户的持续性召回与唤醒势在必行。 在用户生命周期模型中，沉默期介于成熟期和流失期之间，不断地通过运营手段触达并机器学习算法中的准确率、召回率、F值等各种指标
摘要： 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measu个性化召回als算法原理
最小二乘法 利用矩阵分解的结果无限逼近现有数据，得到隐含的特征 利用隐含的特征预测其余结果 表一： product1 product2 product3 user1 3.0 user2 1.0 1.0 user3 3.0 user4 1.0 假设有4个用户，对应3个产品，加入user2被采集到对p