搜索引擎主题模型优化(机器学习实战|数据挖掘常用模型大解析如何利用价值类别评分模型)

　　搜索引擎主题模型优化(机器学习实战|数据挖掘常用模型大解析如何利用价值类别评分模型)

　　搜索引擎主题模型优化广告系统搭建更多详情见：机器学习实战|数据挖掘常用模型大解析如何利用价值类别评分模型做点击推荐系统的同时利用自然语言处理做离线告警（比如离线周报的排名跟踪、下钻、订单跟踪等）？

　　我记得tf-idf+cnn做文本有效性检测，大概要看下文本的特征是否合理匹配，比如评分文本中，应该需要考虑评分的权重来进行推荐。简单来说，文本分类问题中，每个文本最好有可能被不同人读过，当评分文本中存在两种或多种不同的人读过时，需要能够准确定位出来每个人读过的文本类别。如果一一划分的话，会出现某个人读过的文本多于单个人读过的文本，那么该候选文本可能不是最佳推荐文本。大概如此。

　　作为每个投放平台小达人，想说。很想听下大佬们的推荐。

　　我的经验：仅是研究过一种手段，不作推荐。有一点建议就是要考虑量级问题，现在的s推荐方案都基于深度学习，当然可以加入语义信息或其他量级，量级不够，说什么估计都是瞎扯，要考虑量级问题，

　　题主是语音推荐或搜索算法硕士？这是我的第一个回答，至于我怎么这么无聊写出来的就先按下不表吧，有人看到再补充。随便说两句：语音检索是不是就是做出文本候选集啊，用一些常用的聚类（比如knn）来提取关键词。因为我一直在搞语音推荐，还是很了解这块东西的，所以就自己研究了一下，写了一篇博客，分享给大家，其中关于语音文本检索，大家可以看看，希望能够抛砖引玉：总结一下语音文本检索实践经验我们从语音文本检索要解决什么问题开始入手，分别从作用域（描述自己的文章在哪个类别里）、评分最高关键词（判断那些关键词是自己的热词）、文本分类、规则提取、语义匹配等不同角度阐述，从简单到复杂，对照中文互联网。