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)
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结束语 (0讲)
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AI技术内参
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047 | 多轮打分系统概述
洪亮劼 2017-12-20
周一我为你介绍了搜索系统的一个宏观分类，包括传统的文本匹配信息检索系统和机器学习信息检索系统。这个分类可以让你非常清晰地了解信息搜索系统的历史进程，并对这两种搜索系统的特点有所了解。
今天我们就来剖析搜索系统的另一个框架体系：多轮打分（Scoring）系统。
多轮打分系统综述
什么是多轮打分系统？为什么搜索系统需要多轮打分？
我们拿上次介绍的机器学习搜索系统为例。从整体来说，机器学习搜索系统的目的是利用机器学习模型来预测文档和搜索关键字之间的相关性。那么，在理想状态下，针对每一个查询关键字，我们需要对数据集中的每一个文档进行打分。
如果是一个类似互联网搜索引擎的应用场景，那么理论上，每一个查询关键字都需要对几亿甚至十几亿的网页进行打分。显然，仅仅从这个数量级上来说，这样做都是不现实的。
从另一个方面来讲，目前比较通用的机器学习模型，特别是在排序问题上有强劲表现的树模型（Tree Model），比如 GBDT（Gradient Boosted Decision Trees）或者神经网络，都有较高的计算时间复杂度。要想在实时响应的反应时间内（例如几百毫秒内）对相对比较多（我们这里说的是几千甚至上万）的文档进行打分是很困难的，我们刚才提到的整个数据集中是有几亿甚至十几亿的文档，那就更加困难了。
于是在这样的情况下，我们就需要有这么一种机制：对于每个查询关键字而言，能够先有一个方法在整个数据集上快速评价出几百到几千不等（视具体应用）的文档，然后在这个几百到几千不等的集合上运用复杂的模型进行计算并且排序。 这种需要对文档进行两轮打分的流程叫做“两轮打分框架”（见参考文献 [3]）。
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极客星星由于第一轮的主要功能是召回 所以我觉得应该以召回率为主要评估指标 不知道理解是否正确作者回复: 是的。但是要衡量召回率需要知道所有可能相关的文档，这几乎是不可能的。具体有什么好办法呢？
2017-12-20 3- IDWAND 操作符并不是把一个通用的、普遍的线性模型应用到文档索引上，而是说，如果我们能够把模型给简化为只有正系数的线性模型，那么，整个模型其实可以看做是两个向量的点积，而 WAND 则是对点积在索引上的一种优化。（这句话没懂） 模型是什么样的？特征是什么？预测的标签又是什么？怎么使用模型结果？怎么优化这个模型？2019-11-12
jifei目前我们的搜索也是做了两轮打分，第一轮搜索引擎排序：结合了文本得分以及物品质量、商业目标定义的得分值；第二轮机器学习算法排序：基于用户的反馈数据，离线训练模型，线上实时预测。下一步打算第一轮扩大召回范围以及个性化召回，让第二轮的数据量提上来在第二轮打分上内部实现分页。老师觉得怎么样呢？2018-12-08
白杨从经验上来判断bm25是否在一个范围内，而这个经验的范围可以通过机器学习的方式来拟合出来，这样可行吗？2018-05-17
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