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)
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热点话题讨论 (0讲)
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结束语 (0讲)
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074 | 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统
洪亮劼 2018-04-04
周一，我们讨论了基于线下离线计算的推荐架构，这也是最简单的一种推荐架构。我们了解了这种架构的优劣势，以及能够做的一些方案。
今天，我们来看另外一种也很常见的推荐系统架构，那就是基于多层搜索架构的推荐系统。
推荐架构需要解决的问题
周一我们详细讨论了推荐架构需要解决的问题，今天做一个简单的回顾。
推荐系统解决三个需求。
第一，推荐系统架构能够在一两百毫秒内给用户提供当前的推荐结果，即实时呈现推荐结果。
第二，推荐系统架构需要对用户和系统的交互结果做出响应。
第三，推荐系统架构需要考虑用户群体的覆盖率问题。
我们周一次讲到的基于离线计算的推荐架构，可以很好地解决第一个问题。解决思路就是先计算好所有的结果，然后存在某种存储空间里，当用户来到网站的时候，再直接显示事先已经计算好的结果。然而，这样的架构在第二和第三个需求面前，就显得有些捉襟见肘了。
基于多层搜索架构的推荐系统
我们前面在介绍搜索系统的时候，多次提到了多层搜索架构。一起来回顾一下这种架构。
首先，我们有一个索引，能够根据某些特性（比如关键字）来把所有的文档存储到里面，方便随时检索。
第一层或者叫第一轮打分，是发生在索引这个层面，我们通过一些简单的流程或者函数，往往是线性函数或者布尔值函数，来获取最相关的几百最多几千个文档。
紧接着，第二层或者叫第二轮打分，就是一个重排序的过程。这个时候，我们往往只需要针对几百个文档进行打分，所以可以使用相对比较复杂的函数，比如基于决策树的模型或者深度模型，以得到最终的结果。
有些时候，在第二轮打分之后，还有后面的轮数，主要是针对一些不同的商业规则，比如结果的多样性等等。
多层搜索架构可以支持搜索结果，自然地，对第一个需求，也就是在规定的时间内返回结果，有很好的支持。在搜索里面，用户输入查询关键词以后，大多数情况都希望能够快速得到结果。一般来说，我们把在所有文档里查找相关信息分解为两个步骤，先查找一个大概相关的集合，然后再在这个集合里进行重排序。特别是第一个步骤，往往是在索引上并行进行的，因此速度也相对比较快。
那么，多层搜索架构如何来解决第二和第三个需求呢？
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- 永夜在我们实际应用过程中，越是近期行为尤其是用户刚刚触发的行为，指向的推荐效果最好。看了您的文章，我意识到还有一个行为置信度的问题。2018-04-09
damonhao推荐系统根据用户画像构建索引2018-04-06
林彦除了搜索引擎用到的关键字外，可以使用用户或物品的属性和类别，如标签，主题，类簇，潜在语义做索引，还有人物，地理位置，书名，影视剧，历史事件和热点事件等实体也可以用来做索引。2018-04-06
微微一笑对于构建索引，我尝试过将倒排信息存储在hbase，发现在召回阶段需要多次查询，效率不高；现在正在尝试将倒排信息存储在redis中。请问老师有什么建议？2018-04-04
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