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文檔簡介

智行酒店排序模型實踐技術創(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、地標附近Pointwise learning to rank用分類的方法判斷商品的相關度（label: 購買/未購買、點擊/未點 擊）例如，線性得分函數Score(d, q) = Score(, ) = a + b + c數據不平衡問題：下采樣Pairwise learning to rank：SVMPair定義：同一個搜索詞下任意兩個搜索結果目標：將pair的排序關系分類正確希望得到一個函數f使ci ck iff f(i) f(k)其中， ci是第i個樣本的相關度得分，f(i) = wi應用于智行酒店排序的地標搜場景SVMranking的優(yōu)缺點：很好的平衡價格，酒店點評分，酒店設施的影響可解釋性強（配合樣條）交互特征學習能力弱，特征稀疏的樣本學習能力差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：實現個性化排序能處理非常稀疏的特征向量總結Ranking SVM作為酒店以POI為搜索條件的模型

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