这篇就简单介绍一下搜索引擎的评价方法。从用户的角度去评价一个搜索引擎的检索效果最好的方法就是计算用户在查到自己满意文档时已经浏览的文档数。但是实际中，查询千变万化，文档也千变万化，所以这种方法不可行。人们便提出了下面的概念，并建立了一个评价标准。这里面有三个常用的概念：正确率，精确率，召回率。正确率（Precision，简称为P）定义为：P=返回结果中相关文档个数/返回结果的数目。精确率（accu
在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
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2024-03-29 11:28:44
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向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
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2024-05-05 20:42:44
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在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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召回率：比如你搜索一个java spark，总共有100个doc，能返回多少个doc作为结果，就是召回率，即recall；精准度：比如你搜索一个java spark，能不能尽可能让包含短语 "java spark"，或者是java和spark离的很近的doc，排在最前面，即precision；在使用近似匹配的时候，召回率比较低，精准度太高了，比如：match phrase，proximity ma
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2024-04-15 14:17:08
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推荐系统[二]：召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF_TDM_Airbnb Embedding_Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精
在现代应用中，文本检索技术的重要性愈发显著，尤其对于处理大量数据的场景。“Elasticsearch”（常被简称为ES）是一个基于Lucene构建的开源全文搜索引擎，适用于大规模数据的快速检索。借助于Python，我们可以充分利用ES提供的强大功能，实现高效的文本检索。
### 背景定位
文本检索技术的调研显示，ES作为一款强大的搜索引擎，因其强大的分布式能力和实时搜索能力，受到众多开发者与工
1. 全文检索的通用步骤：1、建库步骤： a 分词 b 倒排索引 : 关键词和记录Id的对应关系,1对多。2、查询步骤： a 分词 b 查索引 c 取交集或并集 2. 产品使用全文检索
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2024-04-28 10:38:35
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Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
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2024-07-20 20:42:17
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FM怎么用在召回中？极简的模式第一，离线训练。这个过程跟在排序阶段采用FM模型的离线训练过程是一样的，比如可以使用线上收集到的用户点击数据来作为训练数据，线下训练一个完整的FM模型。在召回阶段，我们想要的其实是：每个特征和这个特征对应的训练好的embedding向量。这个可以存好待用。如果将推荐系统做个很高层级的抽象的话，可以表达成学习如下形式的映射函数：意思是，我们利用用户（User）相关的特征
作者 | zxcodestudy
在双十一时，有用户反馈推广平台物料列表出现了耗时严重的情况。筛选排序系统出现过耗时严重的情况，根据业务系统的筛选排序慢接口的traceId, 我们分析了一下请求链路上的瓶颈是ES.问题排查首选我们在监控平台上确认了一下ES的访问流量，发现流量曲线变化不大，说明不是ES读请求压力突增导致的。接着我们看了ES的bigdesk监控
如果你对搜索广告，竞价排序，或者Elastic Search技术感兴趣，读读这篇文章或许多少能有所收获。作者不是计算广告领域的专家，如果作为读者的你是这个方面的专家发现本文浅薄，希望留下你宝贵的意见。
因为ES版本升级很快，很多功能支持程度也伴随版本的升级而改变，本文内容基于Elastic Search 5.4.1实现。
什么是搜索广告举个最常见的例子，当我们在淘宝上购物搜索时候，例如
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2024-04-24 14:37:53
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数据泵中间件的意义在于解耦，我司数据泵产品采用Maxwell。几个月前在admin后台积分速报仪表盘查看会员单笔积分详情时页面无法展示，一直报connection timeout，正常展示出来的积分明细：该问题除了发现开发人员本身没有对代码没有优化外，也思考着结合已有的ELK来解决统计和查询效率，原因在于订单、积分表数据量过大，业务先行导致模型设计存在一定的缺陷，java层处理关联数据查询&
搜索算法Learning to Rank方法：1、单文档方法：根据query判断每个item的相似度 2、文档对方法：确定文档对的前后顺序 3、文档列表法：确定所有文档的先后顺序 Item：垂域、意图、语义相似性、item的热度、用户的搜索日志。排序算法的评估标准AUC：准确率：描述模型的推荐列表（分母）中有多少是正例item；召回率：描述有多少正例item（分母）包含在模型的推荐列表中AP av
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2024-07-22 17:29:20
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这里写目录标题1 背景2 Haystack 是什么3 安装相关包，与配置4 开启es和es可视化工具5 生成索引6 改代码 1 背景Haystack 的官网https://django-haystack.readthedocs.io/en/master/2 Haystack 是什么这个就是一个工具，就是连接django和es的中间的一个东西， Haystack 为 Django 提供模块化搜索。
高级别全文检索通常用于在全文本字段（如电子邮件正文）上运行全文检索。 他们了解如何分析被查询的字段，并在执行之前将每个字段的分析器（或search_analyzer）应用于查询字符串。
1.term查询term是代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个。例如我们可以通过指定分词器对”周五召开董事会会议 审议及批准更新后的一季报
目录1推荐系统的Match模块介绍1.1业界通⽤推荐系统架构1.2Match算法典型应用2Collaborative Filtering 算法介绍2.1Collaborative Filtering 定义2.2基于共现关系的Collaborative Filtering算法2.2.1 User-based CF(基于用户的协同过滤算法)2.2.2 Item-based CF(基于物品的协同过滤算法
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2024-07-24 20:47:49
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7.1 在线部分简要分析学习目标:
了解在线部分的核心组成.了解各个核心组成部分的作用.在线部分架构图:在线部分简要分析:
根据架构图，在线部分的核心由三个服务组成，分别是werobot服务，主要逻辑服务，句子相关模型服务. 这三个服务贯穿连接整个在线部分的各个模块.werobot服务作用:
用于连接微信客户端与后端服务, 向主要逻辑服务发送用户请求，并接收结构返回给用户.主要逻
# 如何实现 NLP 文本召回
在现代互联网的快速发展中，文本召回在信息检索、推荐系统等领域中扮演着重要的角色。作为一名刚刚入行的小白，了解文本召回的基本流程、关键技术和实现步骤是很有必要的。本文将为你详细介绍如何实现一个简单的 NLP (自然语言处理) 文本召回系统。
## 流程概述
下面是实现文本召回的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1、当我们在说 Elasticsearch 检索性能优化的时候，实际在说什么？！检索响应慢！并发检索用户多时，响应时间不达标卡死了！怎么还没有出结果？怎么这么慢？为啥竞品产品的很快就返回结果了？宕机了等等......这些都与可能检索有关，确切的说和检索性能有关。检索性能的优化涉及知识点比较零散，我以官方文档的检索性能优化部分作为大框架和主线，结合实战经验和咨询经验用通俗易懂的语言做下解读。2、内存
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2024-05-06 15:39:58
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