深度学习在锦囊细选上的应用

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深度学习在锦囊细选上的应用

福灵 2018-03-22 12:39:44 浏览5350
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背景

  在手淘的搜索场景中,除了正常的展现相关宝贝,还会有一些词的推荐,可以帮助用户更高效地找到想要的宝贝,如图:   

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图一图二图三图四


锦囊细分为很多类型,比如图一是细选,图二是相关搜索、图三是选购热点、图四是属性锦囊。我们就细选这个场景,主要解决的问题是如何根据用户的搜索历史,在当前query下,为用户推荐更合适的细选锦囊词。这里的目标是预测用户对候选词的点击,衡量指标就是细选锦囊的点击率,以及后续的引导效率。

除了一些传统的特征之外。我们用一个隐向量来表示用户在当前搜索词下的购买、点击和浏览过的词(搜索Query、宝贝标题),在用户一次次历史搜索行为中不断更新这个序列模型。我们将用户在近一周内在每个叶子类目下的搜索Query、点击、浏览、购买行为定义为用户的短期行为。通过对用户的短期行为进行建模和分析,希望能够形成对用户长期

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