Python 正则表达式之re.search()昨天和大家分享了正则表达式中的 re.match() 函数，简而言之，该函数需要从字符串的开始匹配，若不符合正则表达式，则认为不匹配，返回None。今天和大家分享另外一个函数re.search()，该函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。re.search函数语法：re.search(pattern, string, flags=0)函数参数说明
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2023-11-18 22:06:26
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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
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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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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概念 用户输入搜索query后，系统如何从库中找到命中query词的商品？暴力的方法是先对query进行分词得到每个query的term，而后遍历每个商品信息的每个term词，如果query term在商品信息中全部命中，则召回该商品。 召回是对于输入query，能够高效的获取query相关的候选d
原创
2023-11-01 10:54:27
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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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工业界通用推荐系统架构: Match&Rank定义：Match基于当前user(profile、history)和context，快速在全库中找到TopN最相关
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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背景基于FAQ的智能问答本质是一个信息检索的问题，所以可以简单划分成：召回+精排 两个步骤。召回的目标是从知识库中快速的召回一小批与query相关的候选集。所以召回模型的评价方法，主要侧重于 响应时间 和 top@n的召回率本文将分享我们召回模型的逐步迭代过程，从最基础的“ES字面召回”到 “ES字面召回和向量召回”的双路召回模式。基于ES的简单召回在第一篇分享"基于FAQ的智能问答(一): El
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2024-05-24 11:45:02
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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 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
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
推荐系统通常分为召回和排序两个步骤召回：召回阶段的主要职责是：从千万量级的候选物品里，采取简单模型将推荐物品候选集合快速筛减到千级别甚至百级别，这样将候选集合数量降下来，之后在排序阶段就可以上一些复杂模型，细致地对候选集进行个性化排序。排序：对多个召回方法的结果进行统一打分并排序，选出最优Top K。筛选：CTR预估的rank模型，相当于精排序：使用一个点击率预估模型（输入用户特征，内容特征，用户
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2024-09-21 08:25:02
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Elasticsearch最近刚刚更名为Elastic，1.5.2 版本也已经出来了，只是Kibana、Sense等一大票工具不再免费了 (具体价格可以参见 - Subscriptions)，让人有点蛋蛋的桑心！呵呵，毕竟是个好项目，人家也要挣钱去养家糊口，希望之后的版本能够更稳定，特别是在系统升级的稳定性方面。最近刚将生产环境由1.2.2升级到1.
在一个推荐系统或者搜索系统,常常需要对结果进行一定的指标评估,常用的就是3个:精准度:Precision召回度:Recall准确度:AccuracyF:综合指标下面就详细介绍一下:1、准确率与召回率（Precision & Recall）准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查
推荐系统评价指标
按照推荐任务的不同，最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类：
(1)对预测的评分进行评估，适用于评分预测任务。
(2)对预测的item集合进行评估，适用于Top-N推荐任务。
(3)按排名列表对推荐效果加权进行评估，既可以适用于评分预测任务也可以用于Top-N推荐任务。。对用户 \(u\) 推荐了N个物品 \(R(u)\)，用户在测试集
在推荐系统中一般会分为召回和排序两个阶段：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item，召回一般由多路组成，每一路会有不同的侧重点（优化目标），如在广告中成熟期广告和冷启动广告分为两路召回（如果广告比较多，还可能分冷热广告分别召回）。在推荐系统，不同路可能代表了不同的优化目标，如喜欢、关注、观看时长、评论这些都可以分不同的路召回。目前召回常用的方法有：协同过滤、FM、FFM、图模型、
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2024-10-04 15:27:03
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