z*********8
发帖数: 2070 | 1 该片段必须：
1。 包含query
2。 关联性高
这个第二点该怎么判断？ |
d**e
发帖数: 6098 | 2 这是不是已经是machine learning的范畴了？
【在 z*********8 的大作中提到】
: 该片段必须：
: 1。 包含query
: 2。 关联性高
: 这个第二点该怎么判断？
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z*********8
发帖数: 2070 | 3 要达到industry production的标准必然是
不过面试题嘛， 能给几个说得通容易实现的标准也就差不多了
【在 d**e 的大作中提到】
: 这是不是已经是machine learning的范畴了？
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b**********5
发帖数: 7881 | 4 我给你我的idea吧， 我看了看， 也懒的做那题。
比如说，I think i love the deep dish pizza is great. there are a lot of
pizza stores on St.Peters st. where I lived. deep dish is not my thing。
dish pizza is my thing
然后你的query是deep dish pizza
然后你search第一个句子， 就match 1 个length 3
然后第二个句子， 就match一个 length 1
然后第三个句子， 就match一个 length 2
第四句， 就match二个 length 1
length 3 给最重的weight 1/2, length 2 given weight 1/4, length 3 given
weight 1/8
然后compute score
【在 z*********8 的大作中提到】
: 要达到industry production的标准必然是
: 不过面试题嘛， 能给几个说得通容易实现的标准也就差不多了
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f********a
发帖数: 165 | 5 svd吧。跟推荐系统一样的。
【在 z*********8 的大作中提到】
: 该片段必须：
: 1。 包含query
: 2。 关联性高
: 这个第二点该怎么判断？
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w*********m
发帖数: 4740 | 6 for term weights, use
1. tfidf
or 2. weights from search, clicks, conversions logs and do surpervised
training
【在 b**********5 的大作中提到】
: 我给你我的idea吧， 我看了看， 也懒的做那题。
: 比如说，I think i love the deep dish pizza is great. there are a lot of
: pizza stores on St.Peters st. where I lived. deep dish is not my thing。
: dish pizza is my thing
: 然后你的query是deep dish pizza
: 然后你search第一个句子， 就match 1 个length 3
: 然后第二个句子， 就match一个 length 1
: 然后第三个句子， 就match一个 length 2
: 第四句， 就match二个 length 1
: length 3 给最重的weight 1/2, length 2 given weight 1/4, length 3 given
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