Embedding-based real-time change point detection with application to activity segmentation in smart home time series dataUnai Bermejo a EnvelopeAitor Almeida a Person EnvelopeAritz Bilbao-Jayo a EnvelopeGorka Azkune b EnvelopeExpert Systems with Applications...
MOPPR 魅力在于它的多目标样本构建,在这里反过来看,感觉京东2023 EBR 的论文有点像淘宝的MOPPR 了(都是电商场景) 对淘宝 2021《Embedding-based product retrieval in taobao search》中提到MGDSPR 进行优化 Poor relevance:指出原 MGDSPR 检索的item 相关性低于倒排索引的 Weak personalization:指出在 impression、cli...
我们近期会release一个embedding-based RM框架(RM Part 2),也正是基于这个框架,我们得以在不使用GPU的情况下能在一周内完成大量的实验验证我们的idea,基于embedding我们还做了以下工作来验证这一范式的有效性和普适性 RM Part 3: Active Reward Modeling :既然真正重要的问题是在embedding space中找到序关系,考虑二...
This paper proposes the embedding-based Silhouette community detection (SCD), an approach for detecting communities, based on clustering of network node embeddings, i.e. real valued representations of nodes derived from their neighborhoods. We investigate the performance of the proposed SCD approach on...
Tune nprobe, num_clusters, and pq_bytes online to understand the real perf impact.虽然调优ANN离线算法和参数来得到一个合理的对性能 vs 召回的权衡的理解是十分重要的, 但我们发现更重要的是部署几个ANN在线算法和参数的配置以获得更好的对 从embedding-based检索到真正的系统的性能影响的理解。这对于离线调...
3.unified embedding model比单纯的text embedding召回率提升16%以上,在fb垂直搜索中有文本特征、定位特征和社交特征。 4.文本特征使用character n-gram比word n-gram鲁棒性更好(如针对拼写错误的查询)。文本embedding在模糊匹配和选择匹配场景比传统布尔检索好。
Facebook将EBR(embedding-based retrieval)与传统的Boolean matching结合。也讨论了不同的优化tricks,ANN调参等等。总体来看,信息量很大,非常值得学习的一篇论文。 1. Introduction 以往search大多基于term matching,semantic matching是一个挑战(从语义的角度理解用户的搜索意图)。过去几年,深度学习取得了很大的成功,特征学...
Location features 这里就比较好理解了,在query增加搜索者的city, region, country, and language等信息,在doc侧也增加相应的信息。 单纯增加location feature大约有2%的提升 Social embedding features 文章没有具体说细节,应该是使用GNN或者GCN的变种编码Facebook的社交网络作为预训练的emb ...
Embedding-based Retrieval in Facebook Search 文献翻译,Embedding-basedRetrievalinFacebookSearch摘要:在Facebook等社交网络中进行搜索与经典网络搜索相比面临不同的挑战:除了查询文本之外,考虑搜索者的
In our embedding-based scalable segmentation approach, we reduce the space complexity of the segmentation model's output from O(C) to O(1), propose an approximation method for ground-truth class probability, and use it to compute cross-entropy loss. The proposed approach is general and can be...