I "Big Data" eran, många verkliga program som sökning innebär ranking problem för ett stort antal objekt. Det är viktigt att få eektiva rankingresultat och samtidigt få resultaten eektivt i rätt tid för att ge god användarupplevelse och spara på beräkningskostnaderna. Värdefull tidigare forskning har genomförts för att lära sig att eektivt ranka som kaskaderankning (lärande) modell, som använder en sekvens av rankningsfunktioner för att gradvis öka vissa poster och rangordna de återstående objekten. De flesta befintliga forskning om lärande för att eektivt rankas i sök studeras dock i en relativt liten datormiljö med simulerade användarfrågor. Detta dokument presenterar ny forskning och grundlig studie av att utforma och distribuera en Cascade modell i en storskalig operativ e-handel Sök ansökan (CLOES), som behandlar hundratals miljoner användarfrågor per dag med hundratals servrar. Utmaningen med den verkliga applikationen ger nya insikter för forskning: 1. Real-world sökprogram omfattar ofta flera faktorer av preferenser eller begränsningar med avseende på användarupplevelse och beräkningskostnader såsom söknoggrannhet, sök latens, storleken på sökresultat och totala CPU-kostnad, medan de flesta befintliga söklösningar endast behandlar en eller två faktorer; 2). E effektivitet av e-handelssökning innebär flera typer av användarbeteenden såsom klick och inköp, medan de flesta befintliga kaskad ranking i sökning endast modeller klick beteende. Baserat på dessa observationer är en ny kaskadrankningsmodell utformad och utplacerad i en operativ applikation för e-handelssökning. En omfattande uppsättning experiment visar fördelarna med det föreslagna arbetet för att ta itu med flera faktorer som eektivitet, eektivitet och användarupplevelse i den verkliga applikationen. KEYWORDS kaskadrankning; operativt system för e-handelssökning; eektivitet och eektivitet; användarupplevelse * Båda författarna bidrog lika mycket till denna studie Behörighet att göra digitala
Liu m.fl. utveckla en kaskadrankningsmodell för ett storskaligt e-handelssökningssystem och distribuera det i Taobao.com REF.
Cascade Ranking for Operational E-commerce Search
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}