搜索产品经理之分类算法
作为一名搜索产品经理,我对分类算法有着深入的了解和实际应用经验。分类算法是机器学习领域的一个重要分支,它在我们的搜索产品中扮演着至关重要的角色。以下是我对分类算法的详细见解:基本概念:分类算法是一种有监督学习方法,用于预测数据实例的类别。它通过从历史数据中学习出一个分类模型,进而对新数据进行分类决策...
搜索产品经理要知道的那些核心算法和模型
搜索算法不仅关系到搜索结果的准确性和相关性,还直接影响到用户的使用体验。以下是一些核心算法和模型,作为搜索产品经理的你应该有所了解:布尔逻辑(Boolean Logic):基础的逻辑运算符(AND, OR, NOT)在构建搜索查询时仍然非常有用。用于精确匹配和过滤不相关结果。向量空间模型(Vecto...
16款开源的全文搜索引擎
全文搜索引擎就是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。1、Apache Lucene Java 全文搜索框架许可证:Apache-2.0开发语言:Java官网:https://lucene.apa...
MRR(Mean Reciprocal Rank)平均倒排序值
Mean reciprocal rank(MRR)平均倒排序值把标准答案在模型给出结果的排序位置的倒数作为它的准确度,再对所有的问题求平均。MRR是一种推荐系统的评价指标,是将标准答案在被推荐系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度,再对所有的问题取平均得到的指标。MRR方法主要用于寻址类检索或问答...
推荐更多类似TF-IDF算法
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一个在信息检索和文本挖掘中广泛使用的权重计算方法,它评估一个词语对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。如果你对类似TF-IDF这样用于文本分析和特征工程的算法感兴趣,以下是一些其他常见的...
推荐更多类似NDCG算法
NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)是一种衡量搜索引擎结果相关性的指标,特别是在考虑结果排名的情况下。它基于这样一个假设:高相关性的文档出现在搜索结果列表的顶部比出现在底部更加重要。如果你对类似NDCG这样的评估指标感兴趣,以下是一些其他常用的信息检...
常用推荐算法
1、目前常用的推荐算法推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值,因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多,但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法, 本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结,后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。推荐算法是非常古老的,在机器学习还没有兴起的时...
搜索排序算法评估:NDCG(归一化折扣累计增益Normalized Discounted Cumulative Gain)
搜索推荐场景下,常见的方法是通过模型or策略对候选item集打分,根据分值大小排序进行展示,曝光位置的不同带来的分布和收益也不同,比如用户想知道今天天气怎么样,但只搜索了“今天”作为query,天气、新闻、八卦娱乐等各种类别都可能会出现在屏幕上,此时天气出现在首位和屏幕最下方的体验一定是不同的。评估...
史上最全面的产品开发流程知识地图详解
市场调研:目的:此阶段旨在深入了解目标用户群体的需求、偏好、使用习惯以及痛点,同时分析竞争对手的产品特性、市场占有率、优势与不足。内容:通过问卷调查、一对一访谈、焦点小组讨论、社交媒体分析、行业报告研究等多种方式收集数据。运用SWOT分析(优势、劣势、机会、威胁)来评估市场机会和潜在风险。...