多视角融合的搜索广告相关性研究
这是一篇关于相关性,搜索广告,文本,广告商品,用户意图,商品属性,CTR的论文, 主要内容为搜索广告是广告系统的—种特定应用方式,根据用户的查询词向用户推送相关商品的广告。随着搜索引擎技术的不断发展,搜索广告在广告系统中所占份额也越来越大,其带来的经济效益也远远高于其他广告。搜索广告的相关性指推送商品广告与用户查询词的相关程度。由于搜索广告以用户查询词为依据,研究该相关性的意义极其重要。是否能够为用户推荐相关性更好的商品广告,使用户对搜索结果页面更满意,已经成为搜索引擎的重要目标。本文总结了搜索引擎与推荐系统目前的研究现状,以及国内外关于相关性的研究方法。并结合拼多多公司业务的需求提出了一种多视角融合的搜索广告相关性提升的方法,用以解决具体的相关性问题。本文设计与实现的保障高相关性的系统,作为搜索广告平台业务应用层的一部分,保证了公司相关性的要求,提高了用户体验度。针对相关性服务系统,本文从数据处理方案的设计、相关性多视角融合算法的设计以及相关性服务的设计三大模块去解决相关性的问题。针对本文提出的多视角融合的相关性研究,包含了文本相关性的角度、广告商品扩展推荐相关性的角度、商品属性排序相关性的角度以及用户意图识别相关性的角度。本文针对每个角度一一进行了设计与实现,从而实现最终的多视角融合的相关性。本文多视角融合的相关性研究在传统的机器学习模型基础上,结合了神经网络与深度模型的应用。目前,本项目已经正式上线运行。本文的方案对于拼多多公司搜索广告平台的点击率提高了 1.23%,消耗上涨1.44%,垃圾广告解决率提高了约40%。
大数据下的个性化教育资源推荐系统的设计
这是一篇关于教育行业,推荐系统,大数据,用户意图的论文, 主要内容为随着大数据、教育信息化深入融合,教育大数据凭借自身诸多优势,譬如资源共享难度低、高效化集中式管理、极大区域覆盖率、海量实用教育资源等,逐渐受到教育机构、用户高度支持与认可,成为人们普遍关注的话题。因此,使得教育云平台课件资源存储量大幅激增,造成用户学习阶段出现“信息过载”问题。对于用户而言,单纯依靠早期分类、关键字检索技术难以高效、准确发现所需课件,这种背景下,个性化推荐系统应运而生,针对上述问题带来了行之有效解决方案。本文重点围绕大数据下个性化教育资源推荐系统完成分析、设计工作。通过综合对比研究,本文给出全新改进型协同过滤算法,也就是基于用户行为意图的个性化推荐算法,旨在更准确推荐用户感兴趣教育产品,另外,还需兼顾教育行业特殊性,充分关注冷启动与数据稀缺性问题。通过应用更合适、更有效排序策略,大致能够克服上述种种问题。不仅如此,关于现阶段教育资源推荐系统亟需改进的问题,譬如:缺少用户意图合理预测、冷启动、多推荐结果排序等,全新系统算法均做出相应调整。从技术方案来看,借助用例图准确表明需求分析,以类图、流程图反映功能流程设计。对于用户有关大数据,主要依靠Redis、Hive、Spark、Strom等分布式存储与计算进行管理,依托微服务架构建立服务层,既能保证微服务模块间互不干扰,进一步提高灵活性,又能达到解耦目的,展示层则大量运用html5技术实现更出色移动支持;为确保师生与家长能从教育云资源海洋尽快发现有用资源,应充分考虑资源固有特征,由此建立个性化资源推荐系统。论文通过研究及讨论本系统实现所需关键技术,针对教育资源领域本系统实践应用情况展开调研工作,主要探讨基于物品、用户、个性化规则等推荐机制开发实现的推荐系统,由教育云平台基本特征出发,方便师生更高效、更准确找出个人感兴趣资源。
大数据下的个性化教育资源推荐系统的设计
这是一篇关于教育行业,推荐系统,大数据,用户意图的论文, 主要内容为随着大数据、教育信息化深入融合,教育大数据凭借自身诸多优势,譬如资源共享难度低、高效化集中式管理、极大区域覆盖率、海量实用教育资源等,逐渐受到教育机构、用户高度支持与认可,成为人们普遍关注的话题。因此,使得教育云平台课件资源存储量大幅激增,造成用户学习阶段出现“信息过载”问题。对于用户而言,单纯依靠早期分类、关键字检索技术难以高效、准确发现所需课件,这种背景下,个性化推荐系统应运而生,针对上述问题带来了行之有效解决方案。本文重点围绕大数据下个性化教育资源推荐系统完成分析、设计工作。通过综合对比研究,本文给出全新改进型协同过滤算法,也就是基于用户行为意图的个性化推荐算法,旨在更准确推荐用户感兴趣教育产品,另外,还需兼顾教育行业特殊性,充分关注冷启动与数据稀缺性问题。通过应用更合适、更有效排序策略,大致能够克服上述种种问题。不仅如此,关于现阶段教育资源推荐系统亟需改进的问题,譬如:缺少用户意图合理预测、冷启动、多推荐结果排序等,全新系统算法均做出相应调整。从技术方案来看,借助用例图准确表明需求分析,以类图、流程图反映功能流程设计。对于用户有关大数据,主要依靠Redis、Hive、Spark、Strom等分布式存储与计算进行管理,依托微服务架构建立服务层,既能保证微服务模块间互不干扰,进一步提高灵活性,又能达到解耦目的,展示层则大量运用html5技术实现更出色移动支持;为确保师生与家长能从教育云资源海洋尽快发现有用资源,应充分考虑资源固有特征,由此建立个性化资源推荐系统。论文通过研究及讨论本系统实现所需关键技术,针对教育资源领域本系统实践应用情况展开调研工作,主要探讨基于物品、用户、个性化规则等推荐机制开发实现的推荐系统,由教育云平台基本特征出发,方便师生更高效、更准确找出个人感兴趣资源。
多视角融合的搜索广告相关性研究
这是一篇关于相关性,搜索广告,文本,广告商品,用户意图,商品属性,CTR的论文, 主要内容为搜索广告是广告系统的—种特定应用方式,根据用户的查询词向用户推送相关商品的广告。随着搜索引擎技术的不断发展,搜索广告在广告系统中所占份额也越来越大,其带来的经济效益也远远高于其他广告。搜索广告的相关性指推送商品广告与用户查询词的相关程度。由于搜索广告以用户查询词为依据,研究该相关性的意义极其重要。是否能够为用户推荐相关性更好的商品广告,使用户对搜索结果页面更满意,已经成为搜索引擎的重要目标。本文总结了搜索引擎与推荐系统目前的研究现状,以及国内外关于相关性的研究方法。并结合拼多多公司业务的需求提出了一种多视角融合的搜索广告相关性提升的方法,用以解决具体的相关性问题。本文设计与实现的保障高相关性的系统,作为搜索广告平台业务应用层的一部分,保证了公司相关性的要求,提高了用户体验度。针对相关性服务系统,本文从数据处理方案的设计、相关性多视角融合算法的设计以及相关性服务的设计三大模块去解决相关性的问题。针对本文提出的多视角融合的相关性研究,包含了文本相关性的角度、广告商品扩展推荐相关性的角度、商品属性排序相关性的角度以及用户意图识别相关性的角度。本文针对每个角度一一进行了设计与实现,从而实现最终的多视角融合的相关性。本文多视角融合的相关性研究在传统的机器学习模型基础上,结合了神经网络与深度模型的应用。目前,本项目已经正式上线运行。本文的方案对于拼多多公司搜索广告平台的点击率提高了 1.23%,消耗上涨1.44%,垃圾广告解决率提高了约40%。
基于地质文献的智能问答算法研究及实现
这是一篇关于知识图谱,实体识别,用户意图,属性映射,智能问答的论文, 主要内容为近年来,随着国家科技创新建设的不断发展,在地质风险防范及应用示范中不断探索,国土资源部以及中国地质调查局在国家“十三五”计划的基础上创新性提出三步走方案,围绕国家科技战略在地质领域促进经济的快速发展与科技服务创新,利用科技力量来解决环境问题及地球系统安全问题。当前,在地质挖掘发现中,PB级别的电子文档、文本等非结构化离散数据对于地质检索及统计发现非常不利,同时,随着国家经济水平提升,民众对于服务的高效率渴求愈加提升,所以为满足国家科技创新战略部署及人民生活质量渴求,中国地质调查局针对地质知识发现提出建设基于地质文献的知识发现辅助决策平台,本文在知识发现过程中以地质知识智能问答服务为切入点进行地质领域知识关联的辅助决策支撑与知识服务研究,研究工作包括以下三个方面:(1)从询问语句信息中进行命名实体识别。针对问答系统中用户询问的地质知识使用基于网格的LSTM模型进行地质领域的命名实体识别,包括从地质化学到生物昆虫的地质信息,进而实现知识图谱的节点信息映射。(2)对询问语句信息进行除地质实体外的用户意图判断。使用基于字符的卷积神经网络CNN对用户询问信息中除命名实体识别部分的信息进行属性分类,包括从定义、属性标签、关系到知识推理的14种类型,进而实现用户意图。(3)问答平台的架构设计及应用实现。利用Python的Web轻量开发框架对文献数据进行处理存储,进而实现了关于地质问答辅助决策的服务平台。针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在的用户意图识别耗时、费力且扩展性不强问题,本文的混合模型将用户询问意图识别看作分类问题,首先使用网格记忆网络进行文本信息的命名实体识别,然后使用卷积神经网络将用户输入的其他文本信息进行属性分类,接着将分类结果转化为满足知识图谱查询的结构化方式,最终实现属性映射的用户意图识别。实验表明,该混合模型重点考虑研究对象的特点,有效提高了问答系统意图识别的准确率。
多视角融合的搜索广告相关性研究
这是一篇关于相关性,搜索广告,文本,广告商品,用户意图,商品属性,CTR的论文, 主要内容为搜索广告是广告系统的—种特定应用方式,根据用户的查询词向用户推送相关商品的广告。随着搜索引擎技术的不断发展,搜索广告在广告系统中所占份额也越来越大,其带来的经济效益也远远高于其他广告。搜索广告的相关性指推送商品广告与用户查询词的相关程度。由于搜索广告以用户查询词为依据,研究该相关性的意义极其重要。是否能够为用户推荐相关性更好的商品广告,使用户对搜索结果页面更满意,已经成为搜索引擎的重要目标。本文总结了搜索引擎与推荐系统目前的研究现状,以及国内外关于相关性的研究方法。并结合拼多多公司业务的需求提出了一种多视角融合的搜索广告相关性提升的方法,用以解决具体的相关性问题。本文设计与实现的保障高相关性的系统,作为搜索广告平台业务应用层的一部分,保证了公司相关性的要求,提高了用户体验度。针对相关性服务系统,本文从数据处理方案的设计、相关性多视角融合算法的设计以及相关性服务的设计三大模块去解决相关性的问题。针对本文提出的多视角融合的相关性研究,包含了文本相关性的角度、广告商品扩展推荐相关性的角度、商品属性排序相关性的角度以及用户意图识别相关性的角度。本文针对每个角度一一进行了设计与实现,从而实现最终的多视角融合的相关性。本文多视角融合的相关性研究在传统的机器学习模型基础上,结合了神经网络与深度模型的应用。目前,本项目已经正式上线运行。本文的方案对于拼多多公司搜索广告平台的点击率提高了 1.23%,消耗上涨1.44%,垃圾广告解决率提高了约40%。
基于地质文献的智能问答算法研究及实现
这是一篇关于知识图谱,实体识别,用户意图,属性映射,智能问答的论文, 主要内容为近年来,随着国家科技创新建设的不断发展,在地质风险防范及应用示范中不断探索,国土资源部以及中国地质调查局在国家“十三五”计划的基础上创新性提出三步走方案,围绕国家科技战略在地质领域促进经济的快速发展与科技服务创新,利用科技力量来解决环境问题及地球系统安全问题。当前,在地质挖掘发现中,PB级别的电子文档、文本等非结构化离散数据对于地质检索及统计发现非常不利,同时,随着国家经济水平提升,民众对于服务的高效率渴求愈加提升,所以为满足国家科技创新战略部署及人民生活质量渴求,中国地质调查局针对地质知识发现提出建设基于地质文献的知识发现辅助决策平台,本文在知识发现过程中以地质知识智能问答服务为切入点进行地质领域知识关联的辅助决策支撑与知识服务研究,研究工作包括以下三个方面:(1)从询问语句信息中进行命名实体识别。针对问答系统中用户询问的地质知识使用基于网格的LSTM模型进行地质领域的命名实体识别,包括从地质化学到生物昆虫的地质信息,进而实现知识图谱的节点信息映射。(2)对询问语句信息进行除地质实体外的用户意图判断。使用基于字符的卷积神经网络CNN对用户询问信息中除命名实体识别部分的信息进行属性分类,包括从定义、属性标签、关系到知识推理的14种类型,进而实现用户意图。(3)问答平台的架构设计及应用实现。利用Python的Web轻量开发框架对文献数据进行处理存储,进而实现了关于地质问答辅助决策的服务平台。针对传统基于模板匹配、关键词共现、人工特征集合等方法的问答机器人存在的用户意图识别耗时、费力且扩展性不强问题,本文的混合模型将用户询问意图识别看作分类问题,首先使用网格记忆网络进行文本信息的命名实体识别,然后使用卷积神经网络将用户输入的其他文本信息进行属性分类,接着将分类结果转化为满足知识图谱查询的结构化方式,最终实现属性映射的用户意图识别。实验表明,该混合模型重点考虑研究对象的特点,有效提高了问答系统意图识别的准确率。
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