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1
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a****3
发帖数: 6
1
请教个问题: 我想用机器学习来帮助提高搜索的相关性. 从搜索记录我得到关键字和点
击的文件:
关键字1 --> 文件1
关键字2 --> 文件2
关键字3 --> 文件3
...
问题是,我应该用什么模型来训练它,下一次当我看到一个新的关键字时,我可以将其
关联到一组文件? 对我来说,这是一个聚类(clustering),对吗?K-Means or HMM?
s********k
发帖数: 6180
2
按照你的有限信息,要是我来做,会把关键字和文件都在做处理(比如简单的word2vec
之后,或者文件的metadata feature提取),投影到一个embedding空间,然后算相似
度。
【在 a****3 的大作中提到】
: 请教个问题: 我想用机器学习来帮助提高搜索的相关性. 从搜索记录我得到关键字和点
: 击的文件:
: 关键字1 --> 文件1
: 关键字2 --> 文件2
: 关键字3 --> 文件3
: ...
: 问题是,我应该用什么模型来训练它,下一次当我看到一个新的关键字时,我可以将其
: 关联到一组文件? 对我来说,这是一个聚类(clustering),对吗?K-Means or HMM?
1
(共1页)
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