В нашем последнем сообщении в блоге из серии «Модернизация стека поиска по соседству» мы объяснили понимание запросов и модели машинного обучения, лежащие в основе нашего механизма понимания запросов. Мы также рассмотрели нюансы поиска в Nextdoor и то, что нужно, чтобы понять намерения клиента. На этот раз мы сосредоточимся на получении результатов поиска и ранжировании. Retrieval Поиск информации может принимать различные формы. Пользователи могут выражать свои информационные..

Если вы когда-либо имели дело с классическими моделями, такими как XGBClassifier и LGBMClassifier, вы знаете, что их так же легко настроить с помощью перекрестной проверки, как и круговую диаграмму. функция, то пусть тюнер творит чудеса! Но когда дело доходит до тонкой настройки XGBRanker (или любой модели ранжирования, если на то пошло) с перекрестной проверкой, это совсем другая игра. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в это захватывающее приключение! С вашими старыми добрыми..

Обучение ранжированию - это задача автоматического построения модели ранжирования с использованием обучающих данных, чтобы модель могла сортировать новые объекты в соответствии с их степенью релевантности, предпочтения или важности . - Ти-Ян Лю, Microsoft Research (2009) Как описано в предыдущем посте , обучение ранжированию (LTR) является основной частью современных поисковых систем и имеет решающее значение для рекомендаций, голосовых и текстовых помощников. Мы также увидели..

Поиск нужной информации всегда был трудным. Не так давно соответствующие документы хранились в физических библиотеках, и их обнаружение было длительным и сложным процессом. Когда документы стали доступны в онлайн-репозиториях, количество проиндексированных документов начало расти, превышая пределы физического хранилища. То же самое относится к количеству продуктов, предлагаемых сайтами электронной коммерции, или к контенту, доступному через онлайн-сервисы потоковой передачи...

Ранжирование объявлений с помощью машинного обучения Введение в Learning to Rank и наш путь к поисковому ранжированию на основе машинного обучения в OLX Вступление OLX помогает людям улучшить свою жизнь, позволяя всем с легкостью покупать или продавать практически все, что угодно, через наши платформы. Мы работаем в более чем 40 странах с разной демографией, разными языками и моделями использования. Поиск является неотъемлемой частью любого веб-сайта электронной коммерции и одним..