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一淘搜索算法----三桐 santong.oww@taobao.com 2013-7-13
关系搜索和推荐 一淘搜索算法----三桐
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目录 概述 关系计算 系统 应用
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概述 显式：好友、关注、圈 隐式：年龄、性别、同好 点击、收藏、购买、评价等 收藏、购买、评价等 搜索、浏览等 历史行为 ctr、成交 预估
item关系 ctr 、成交预估
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概述 人 自己 地域 微群 达人 淘内SNS关系 外部关系 购买过 收藏过 加入购物车 Follow Like 隐性计算 专辑 店铺 商品
买了又买 看了又看 相似 User Profile User质量分层 User spam 店铺标签： 小而美店铺 特色店铺 店铺运营质量 店铺服务质量 店铺spam度 类目属性体系 商品特色标签 同款，产品节点库 商品质量标签：人气，点击满意度，文本质量 虚假交易标签 Spam标签 属性 时序关系
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概述 什么是关系搜索 关系搜索的特点 基于淘宝关系数据（用户-商品-店铺等）的查询和排序系统，能够支持不同场景下的关系搜索和推荐服务；
用户关系网络决定搜索的路径 场景决定不同关系对搜索的影响 群体或群组行为形成的关系影响个体
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概述 关系搜索的作用 用户行为有延续性和可预见性。过去14天用户浏览过的店铺和未来一天访问的店铺有40%的重合度；近期购买过连衣裙的用户搜索“女鞋”时，出搭配或者风格相似的鞋子； 用户行为传播，社交化的搜索购物体验。比如用户会更愿意看到关注达人推荐的商品和用户更相信好友的评价； 关联内容搜索。搜索“户外帐篷”出关联的优惠套餐和关联内容，比如帐篷选购、露营须知等。
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关系计算 关系表达 A B C D a b c d e 二分图 带权重有向和无向图
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关系计算 关系表达 a b c d 1 2 3 4 5 用户关系和用户商品图模型 U-I 矩阵
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关系计算 相似度 Cosine Pearson Correlation Coefficient Jaccard
Vector Space Similarity
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关系计算 A B C D a b c d e 二分图算法，相似度 SimRank，如果两个用户相似他们购买的商品也相似 迭代过程
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关系计算 关系推荐 Item - based User-based featured-based
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关系计算 预估，矩阵分解 SVD++ Rainer Gemulla，Large-Scale Matrix Factorization with Distributed Stochastic Gradient Descent
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关系计算 预估，结合社交关系 1 a 2 b 3 c 4 d 5 Hao Ma， Recommender Systems with
Social Regularization
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关系计算 模型预估， Factorization Machines Steffen Rendle
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关系计算 组合模型 用户行为 社交关系 User tag 商品维度 实时行为 User based CF SVD/SVD++
Factor Machine 用户聚类 同好关系 紧密度 影响力 user profile LDA/PLSA 社交关系 场景模型 充值卡VS手机 选品VS选商家 男士VS女士 User tag 商品tagging 商品聚类 CF item-based 商品质量 商品维度
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系统 系统流程 业务层 排序服务 分布式存储 关系引擎 数据存储和分发 模型学习 实时系统 1 2 3 4 5 6 7 8 用户关系
用户行为 SNS关系 商品表 CF 矩阵分解 PLSA 相似度 关联 规则 聚类 关联商品 SNS 信任 用户tag 同好用户 商品tag 偏好商品 同款搭配 用户关系：店铺、tag、好友、商品、专辑、搭配 商品关系：专辑、搭配、相似、关联、tag 传播模型 关系引擎 商品内容 商品关系 商品和用户关系 分布式存储 用户关系 模型学习 场景分析 用户行为建模 ctr预估 实时系统 用户短期偏好 实时行为分析 排序服务 引擎交互，排序，过滤，结果解释 场景分析、关系匹配 数据存储和分发 业务层 1 2 3 4 5 6 7 8
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应用实例
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