普通搜索 VS 向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。相较于普通搜索（基于词元和倒排索引），向量搜索会成为一个革命者代替它（们）的位置，还是会与它互补，并有机的整合在一起呢？overview首先，我们先来了解一下这两种搜索方案的特点以及各自的优缺点
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2024-07-16 19:17:45
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##内容回顾#1、网络传输的两个阶段
1、wait_data 耗时最长
2、copy_data 是一个本地IO操作 速度非常快
recv 先wait 在copy
send直接copy系统缓存 就结束
#2、阻塞IO模型
当执行recv/zccept 时 程序阻塞在原地 知道数据到达为止
默认情况下就是IO模型，效率低
#2-1、解决方案：线程池/进程池
线程可以解决一定范围的并发量，但是
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2024-08-20 23:02:03
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推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个
一文彻底了解基于内容的召回通路：Content Based
目录1. 前言2. 构建画像3. 内容召回的算法1. 前言在之前总结过协同过滤的召回通路后，今天我们来总结下召回策略中的重头戏：基于内容的召回通路，也即我们常说的基于标签的召回。这里就要涉及两个一直很流行的词汇：用户画像User Profile和物品画像Item Profile。说回推荐系统，它
写在前面ElasticSearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，在日常工作和学习中扮演着非常重要的角色，鉴于此本篇将从ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询等角度来进行介绍。ElasticSearch简介ElasticSearch是一款基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，采用Java编写
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2024-07-19 06:42:35
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文章目录一、什么是EGES召回二、为什么我们需要双塔召回三、EGES过程与优化点采样用户行为序列构建物料的有向图随机游走生成物料序列利用word2vec生成物料embedding(之前用序列生成正负样本）；四、其他loss设置特征改进新物料冷启动embedding五、离线评估 一、什么是EGES召回上一篇我们提到DSSM召回，是经典的U2I召回，这一篇EGES是I2I召回。 通过用户行为日志取得
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2024-08-20 22:20:59
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多路召回前言问题导向：为什么要做召回？为什么要做多路召回？多路召回的策略如何选定？YouTubednn怎么计算Embedding向量？每一路召回的k值怎么选定?多路召回的结果怎么融合？推荐系统流程：所谓的“多路召回策略”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。然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略，我们在设计召回层的时候
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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# PaddleNLP多路召回
在自然语言处理（NLP）中，召回是指从大规模的候选集中找出一些相关的文本片段，用于后续的处理任务，如问答系统、文本生成等。为了提高召回的效果，PaddleNLP提供了多路召回的功能，即同时使用多种召回策略来增强召回的效果。本文将介绍PaddleNLP多路召回的原理和使用方法，并通过代码示例加以说明。
## 多路召回的原理
PaddleNLP多路召回的原理是通过
原创
2024-01-29 12:29:04
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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
一、多路召回介绍采用不同的召回策略，分别召回商品集，然后再进行排序。下图是多路召回的示意图：本次比赛采取的多路召回为5路召回，分别是：Youtube DNN 召回基于文章的召回文章的协同过滤基于文章embedding的召回基于用户的召回用户的协同过滤用户embedding二、Youtube DNN召回由两层深度网络组成，先粗排，然后再精排。基本架构如下：三、基于文章的召回 通过协同过滤，Embed
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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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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在学习Netty之前首先要了解Java中I/O的一些基本概念。 1.同步与异步、阻塞和非阻塞Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 I/O 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。在 BIO,NIO,AIO 之前先来了解一下：同步与异步，阻塞与
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2024-10-09 09:04:18
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不小心将文件从电脑里删除了，如果仅仅是把文件从电脑里删除了，那么大家都会知道要找回的办法就是去回收站里点击文件还原。但是现在各种情况常常令人很烦恼。一种是大文件删除不经过回收站；再一个是回收站被清空后来找回文件。告诉大家一个好消息。其实这两种传出文件的方式都是可以恢复的！电脑文件被删除后并且清空了回收站，在那之后段时间内还想把该文件给恢复回来，这种纠结郁闷相信大家都会有过吧？上面的经历弄得我很是不
在 Elasticsearch 中有一些热点，人们可能不可避免的会碰到。 我们理解的，所有的调整就是为了优化，但是这些调整，你真的不需要理会它。因为它们经常会被乱用，从而造成系统的不稳定或者糟糕的性能，甚至两者都有可能。官方文档参考：正确配置线程池垃圾回收器先说结论，不要更改默认的垃圾回收器！Elasticsearch 默认的垃圾回收器（ GC ）是 CMS。 这个垃圾回收器可以和应用并行处理，以
排序系统排序系统一般分为：召回和排序两个阶段。其中排序又分了粗排和精排。召回召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个，召回一般由多路组成，每一路会有不同侧重点（优化目标）。在推荐系统中，不同路代表了不同的优化目标。排序排序阶段就是把召回的结果进行排序，把topK（k一般都是个位数）结果作为推荐系统最终输出。区分粗排和精排，其实就是生成环境中成本和结果的一个平衡。粗排进入排序阶段的候选集一般很
