Deep Learning pentru potrivirea în căutare și recomandare

Titlul original:

Deep Learning for Matching in Search and Recommendation

Conținutul cărții:

Potrivirea, care constă în măsurarea relevanței unui document pentru o interogare sau a interesului unui utilizator pentru un articol, este o problemă-cheie atât în căutare, cât și în recomandare. Învățarea mecanică a fost exploatată pentru a aborda această problemă și s-au depus eforturi pentru a dezvolta tehnici de învățare profundă pentru sarcinile de potrivire în căutare și recomandare. Odată cu disponibilitatea unei cantități mari de date, a unor resurse de calcul puternice și a unor tehnici avansate de învățare profundă, învățarea profundă pentru potrivire devine în prezent tehnologia de vârf pentru căutare și recomandare.

Cheia succesului abordării învățării profunde este capacitatea sa puternică de învățare a reprezentărilor și de generalizare a modelelor de potrivire din date. Acest studiu oferă o introducere sistematică și cuprinzătoare a modelelor de potrivire profundă pentru căutare și recomandare. În primul rând, acesta oferă o viziune unificată a potrivirii în căutare și recomandare, iar soluțiile din cele două domenii pot fi comparate într-un singur cadru. Apoi, studiul clasifică soluțiile actuale de învățare profundă în două tipuri: metode de învățare a reprezentării și metode de învățare a funcției de potrivire. Sunt descrise problemele fundamentale, precum și soluțiile de ultimă oră privind potrivirea interogare-document în căutare și potrivirea utilizator-item în recomandare.

Deep Learning for Matching in Search and Recommendation își propune să ajute cercetătorii din comunitățile de căutare și recomandare să obțină o înțelegere și o înțelegere aprofundată a spațiilor, să stimuleze mai multe idei și discuții și să promoveze dezvoltarea de noi tehnologii. Deoarece potrivirea nu este limitată la căutare și recomandare, tehnologiile prezentate aici pot fi generalizate într-o sarcină mai generală de potrivire între obiecte din două spații.