智行 LBS 的 Learning to Rank 模型 - 酒店排序模型为例.pptx

上传人（卖家）：无敌的果实

文档编号：2526835

上传时间：2022-04-29

格式：PPTX

页数：11

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资源描述：: 1、智行酒店排序模型实践提纲智行酒店排序的场景SVM rankFactorization MachinePointwise，Pairwise方法智行酒店排序的场景：全城推荐、地标附近Pointwise learning to rank 用分类的方法判断商品的相关度（label: 购买/未购买、点击/未点击）例如，线性得分函数 Score(d, q) = Score(, ) = a + b + c 数据不平衡问题：下采样Pairwise learning to rank：SVM Pair定义：同一个搜索词下任意两个搜索结果目标：将pair的排序关系分类正确希望得到一个函数f使 c c iff
2、f( ) f( )ikik 其中， c是第i个样本的相关度得分，f( ) = wiii 应用于智行酒店排序的地标搜场景SVMranking的优缺点：很好的平衡价格，酒店点评分，酒店设施的影响可解释性强（配合样条）交互特征学习能力弱，特征稀疏的样本学习能力差Factorization Machine FM，x非常稀疏建模了二阶交互特征，V作为潜向量BPR： Bayesian Personalized Ranking说明：把FM变成了pairwise learn to rankFM的优点：实现个性化排序能处理非常稀疏的特征向量总结 Ranking SVM作为酒店以POI为搜索条件的模型 FM-BPR 作为酒店没有指定POI的城市默认排序模型Q&A

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