AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管，前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统？
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一：如何解决非凸优化问题？
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三：如何解决非完美信息博弈问题？
013 | WSDM 2018论文精读：看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读：看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读：深度学习模型中如何使用上下文信息？
016 | The Web 2018论文精读：如何对商品的图片美感进行建模？
017 | The Web 2018论文精读：如何改进经典的推荐算法BPR？
018 | The Web 2018论文精读：如何从文本中提取高元关系？
019 | SIGIR 2018论文精读：偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？
021 | SIGIR 2018论文精读：如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模？
022 | CVPR 2018论文精读：如何研究计算机视觉任务之间的关系？
023 | CVPR 2018论文精读：如何从整体上对人体进行三维建模？
024 | CVPR 2018论文精读：如何解决排序学习计算复杂度高这个问题？
025 | ICML 2018论文精读：模型经得起对抗样本的攻击？这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读：聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读：优化目标函数的时候，有可能放大了“不公平”？
028 | ACL 2018论文精读：问答系统场景下，如何提出好问题？
029 | ACL 2018论文精读：什么是对话中的前提触发？如何检测？
030 | ACL 2018论文精读：什么是“端到端”的语义哈希？
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法：TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法：BM25及其变种（内附全年目录）
033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法：单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法：配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法：列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测，有哪些基础指标？
041 | 搜索系统评测，有哪些高级指标？
042 | 如何评测搜索系统的在线表现？
043 | 文档理解第一步：文档分类
044 | 文档理解的关键步骤：文档聚类
045 | 文档理解的重要特例：多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角：发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么？
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型：RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型：GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型：LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法：深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法：卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法：局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一：矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三：分解机
064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二：协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三：优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一：传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二：线上评测
072 | 推荐系统评测之三：无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”？
089 | 广告的竞价策略是怎样的？
090 | 如何优化广告的竞价策略？
091 | 如何控制广告预算？
092 | 如何设置广告竞价的底价？
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型：如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众？如何扩展受众群？
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈？
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容，敬请期待
AI技术内参
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037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
洪亮劼 2017-11-27
我们在前两周的专栏里主要讲解了最经典的信息检索（Information Retrieval）技术和基于机器学习的排序算法（Learning to Rank）。
经典的信息检索技术为 2000 年之前的搜索引擎提供了基本的算法支持。从中衍生出的 TF-IDF、BM25 还有语言模型（Language Model）以及这些方法的各类变种都还在很多领域（不限文本）里继续发挥着作用。
另一方面，排序学习算法引领了 2000 年到 2010 年各类基于机器学习的搜索算法的产生和发展，也带来了搜索引擎技术的进一步成熟。
这周我们从排序算法转移到排序问题中一个非常重要的部分：查询关键字理解（Query Understanding）。也就是说，我们希望通过查询关键字来了解用户种种行为背后的目的。查询关键字产生的特征（Feature）往往是很强的指导因素，也是个性化搜索结果非常重要的源泉。因此，深入了解并掌握查询关键字理解方面的技术就变得很有必要。
查询关键字理解最基本的一个步骤就是给查询关键字分类（Classification），看这些查询关键字有什么用户意图（Intent）。今天我就来聊一聊查询关键字分类的一些基本概念和技术，让你对这方面的开发和研究有一个基本认识。
查询关键字分类的历史
从商业搜索引擎开始面世的第一天起，人们就发现，可以从查询关键字中得到很多用户的信息，特别是理解用户的意图。早在 1997 年，商业搜索引擎 Excite 就开始了百万级别查询关键字的研究工作。然而，真正对查询关键字分类进行系统阐述的是安德烈·布罗德（Andrei Broder）的论文《网页搜索分类》（A Taxonomy of Web Search）。
安德烈很有名头，在斯坦福大学攻读博士期间师从图灵奖得主高德纳（Donald Knuth），然后在曾经名噪一时的第一代搜索引擎公司 AltaVista（后被雅虎收购）担任首席科学家，之后加入位于纽约的 IBM 研究院组建企业级搜索平台，2012 年后加入 Google，担任杰出科学家（Distinguished Scientist）。他还是 ACM（Association of Computing Machinery，计算机协会）和 IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电气电子工程师学会）的双料院士。
安德烈的这篇论文可以说是奠定了查询关键字分类的坚实基础。这之后研究人员的很多工作都是围绕着如何自动化分类、如何定义更加精细的用户意图来展开的。
查询关键字分类详解
我就从安德烈这篇非常有名的文章说起。在网络搜索（Web Search）成为比较主流的咨询查询手段之前，传统的信息检索认为，查询的主要目的是完成一个抽象的“信息需求”（Information Needs）。在传统信息检索的世界里，最主要的应用应该是图书馆检索或者政府学校等企事业单位的检索。因此，在这样的场景下，假定每一个查询主要是满足某个“信息需求”就显得很有道理了。
然而，早在 2002 年，安德烈就认为这样的传统假定已经不适合网络时代了。他开始把查询关键字所代表的目的划分为三个大类：
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精选留言(2)
- 罗马工匠低频关键字的论文能列几篇么？
作者回复: 不太明白你需要哪方面的？
2017-12-07 
张岩kris符合分类的搜索结果赋予更大的排序权重吧？作者回复: 这是一种思路。
2017-11-30
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