【Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata】的更多相关文章

Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata

读了一篇paper,MSRA的Wei Wu的一篇<Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata>.是关于Ranking Relevence方面的文章.下面简单讲下我对这篇文章的理解,对这方面感兴趣的小伙伴们可以交流一下. 1. Abstract 这篇文章的重点在于使用query-doc的点击二部图,结合query/doc的meta数据(组织成multiple t…

关于IOS浏览器：document,body的click事件触发规则

今天做了个手机页面,点击某个按钮->弹出菜单,再点击菜单以外的任意位置->关闭菜单,在其他浏览器里面没有问题,但是在IOS浏览器中并不会关闭. 网上解决这个bug的帖子很多,这篇帖子主要是讲原理,这里写个简单的代码,大家可以复制到自己页面中去实验: <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=devi…

（八）Index and Query a Document

Let’s now put something into our customer index. We’ll index a simple customer document into the customer index, with an ID of 1 as follows: 现在让我们在客户索引中加入一些内容.我们将一个简单的客户文档索引到客户索引中,ID为1,如下所示: curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H…

深度学习基础（一）LeNet_Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类.在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该方案尽可能多地依赖特征提取器本身的学习.在字符识别任务中,一个网络可以将几乎未经过处理的数据作为输入…

Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 部分阅读

卷积网络        卷积网络用三种结构来确保移位.尺度和旋转不变:局部感知野.权值共享和时间或空间降采样.典型的leNet-5如下图所示: C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连,这个5*5的区域被称为感知野.特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置.其他特征图使用不同的权值(卷积枋),因 此可以得到不同类型的局部特征.卷积层的一个重要思想是,如果图像产生了位移,特征图输出将会产生相同数量的位移.这也是卷积网络位移和形变不变的原理. 特征图检测完毕后,它们的确切位置就不那么重要了,重…

计算广告（5）----query意图识别

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.…

使用点击二分图计算query-document的相关性

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介…

使用点击二分图传导计算query-document的相关性

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介…

Awesome Deep Vision

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

learning to rank

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定…