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如何优化搜索推荐排名的效果

发布时间:2021-01-29 09:20:00


当我们做算法项目时,总是需要不断优化算法的效果。如何优化效果,从何入手?一般来说,有几种方法:

1: 使用更复杂和先进的算法。例如,CTR估计,从逻辑回归到FM,广度与深度,深度FM,DIN等。短文本分类算法从支持向量机到快速文本,从LSTM到bilstm,bilstm+注意。

2: 添加更多功能。例如,在使用天气特征之前,天气特征是在以后添加的;在挖掘大量用户特征之前,用户特征是在以后添加的。

3: 添加更多实时数据。例如,T-1日推荐改进为实时推荐。T-1日销售量修改为实时销售量数据。

4: 收集和组织不良案例库。badcase库不仅是算法类学生的观察和收集,也是操作类和商务类学生的总结。

对于搜索排序的坏处,可以在query下看到查询效果。在找到不同查询的坏情况后,我们将对它们进行分类,以查看哪些查询具有更大的影响。然后统计每个查询的PV和UV的比例,并根据UV的比例进行优化。可以根据查询条件的个数进行分类,查看各类查询的效果数据。

统计高频查询以查看单个查询的点击率。如果任何查询的点击率过低,则可能存在问题。分析长查询以查看哪些查询可能无法正常工作。

5: 优化前端和交互。例如,我们将推荐产品的数量从4个更改为10个。在搜索结果页面中,添加相关词语,仔细选择词语,加快用户操作速度,并尽快过滤找到目标产品。

6: 优化采样。在CTR估算中,我们收集、点击并购买了样本。在多分类问题中,解决了某些类别样本太少的问题。

7: 了解业务并通过业务优化获得更多上下文。例如在详细信息页面推荐中,从首页点击并点击不同的关键词搜索结果页面,其特点是不同的。

8: 增加人工干预手段。在关键字类别预测中,某些关键字可以设置为特定的类别。

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