为了得到状态转化的方程,构建了函数St+1 = ASt + Bat + wt,我们重点讲解了如何得到拟合系数的过程,但为了解决POMDPs问题,由于其是一个NP-hard问题,我们不能通过计算获得拟合的系数,此时我们通过策略搜索算法获得求解。 在策略搜索算法中,我们提出两个新的定义: ...
所以很多时候Ranking的结果还需要经过一层Reranking再排序,这一层主要是业务策略的排序。 3.6 AB Test 最后就是AB Test实验台,很多时候我们线上有很多套搜索策略,为了对比不同策略的用户点击效果等,我们需要同时进行AB Test实验,也就是我们类似我们高中学过的控制变量法,同一时间段线上生产APP,用户的访问进行随机...
广度优先搜索的基本思想是从起始节点开始,先访问所有相邻节点,然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点,以此类推,层层推进。其基本步骤如下: 从起始节点开始,将其标记为已访问,并加入队列。 当队列不为空时,取出队列的头节点,访问该节点的所有相邻节点。
目前工业界一般是三大类排序策略:粗排、精排和排序模型。 2.1 粗排(相关性) 粗排的整体策略就是考虑搜索召回结果和Query的相关性,按照相关性进行打分,最终相关性从高到低进行排序。简单的搜索,比如用户搜索“水”,实体识别以后水是一个SPU+CATEGORY属性的搜索词,我们分别去结构化的物料库里面,SPU列和CATEGORY列进行...
对此,稳网互联特别编写了本文,简要介绍了搜索引擎优化人员常用的30种灰帽SEO或黑帽SEO技术。 1。隐藏文本 这主要是利用CSS和jquery的效果制作的,有时层会隐藏一些文字,这些文字只有在鼠标点击或鼠标合起来的时候才会出现。 隐藏文字的方法有几种形式。 例如,隐藏颜色: div隐藏链接JavaScript隐藏链接静态页面黑链代码...
实体识别可以理解为搜索引擎对检索词的认知。认知首先需要一套标准认知体系。 1.1.实体识别是什么? 实体识别,全称命名实体识别(NER,named entity recognition),指对检索词中具有特定意义的语义实体进行识别,根据识别的结果构建召回策略和排序策略。 实体识别依赖于我们针对当前业务场景构建的实体体系,即认知体系。
下一步为扩展节点,依据不同的搜索策略进行扩展。 广度优先搜索 Breadth-first Search的第五步为: 扩展节点n, 将其子节点放入Open表的尾部,并为每个子节点设置指向父节点的指针, 转向第(2)步。 Open表可以认为是队列结构,先进入的先扩展。 完备的搜索策略,会得到路径最短的解 ...
五、搜索优化方向 优化目标相关指标思考清楚后,整个场景的优化目标值就很清晰了,这部分主要根据我在工作中遇到的问题汇总后划分了以下4个方向去优化: 1. 用户覆盖率(c端产品体验+策略优化) 这部分主要是针对功能模块的优化,去合理提升用户在各模块的覆盖率以及用户在搜索场景的转化路径; ...
第一种策略是关键词优化。在搜索引擎排名中,关键词扮演着非常重要的角色。通过研究和分析用户的搜索习惯,我们可以确定用户最常使用的关键词,进而对网站进行关键词的优化,以提高排名。此外,关键词的合理分布、密度和相关性也是关键词优化的重要方面。 第二种策略是网站内容优化。与关键词优化相辅相成的是网站内容的优...