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文檔簡介

智行酒店排序模型實(shí)踐技術(shù)創(chuàng)新，變革未來提綱智行酒店排序的場景SVM rankFactorization MachinePointwise，Pairwise方法智行酒店排序的場景：全城推薦、地標(biāo)附近Pointwise learning to rank用分類的方法判斷商品的相關(guān)度（label: 購買/未購買、點(diǎn)擊/未點(diǎn) 擊）例如，線性得分函數(shù)Score(d, q) = Score(, ) = a + b + c數(shù)據(jù)不平衡問題：下采樣Pairwise learning to rank：SVMPair定義：同一個(gè)搜索詞下任意兩個(gè)搜索結(jié)果目標(biāo)：將pair的排序關(guān)系分類正確希望得到一個(gè)函數(shù)f使ci ck iff f(i) f(k)其中， ci是第i個(gè)樣本的相關(guān)度得分，f(i) = wi應(yīng)用于智行酒店排序的地標(biāo)搜場景SVMranking的優(yōu)缺點(diǎn)：很好的平衡價(jià)格，酒店點(diǎn)評分，酒店設(shè)施的影響可解釋性強(qiáng)（配合樣條）交互特征學(xué)習(xí)能力弱，特征稀疏的樣本學(xué)習(xí)能力差Factorization MachineFM，x非常稀疏建模了二階交互特征，V作為潛向量BPR： Bayesian Personalized Ranking說明：把FM變成了pairwise learn to rankFM的優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)個(gè)性化排序能處理非常稀疏的特征向量總結(jié)Ranking SVM作為酒店以POI為搜索條件的模型

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