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机器学习问答网站:Quora案例分享PPT–(附下载)

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Quora做推荐的一个最核心问题就是Personalized Feed Ranking。Quora是以问题、答案与主题为核心把「知识」串联起来,然后基于用户的顶和踩等动作来划分内容质量,最后再通过人和问题的Follow关系让知识在社区内流动起来。而个人Feed正是这种「流动」的最主要的载体。Xavier说Quora做Feed Ranking的难度要比Netflix大,这也正常,没有更大的挑战想来Xavier也不会跳槽是吧。Quora Feed Ranking的首要目标是确保推送进用户Feed的内容应该是和用户兴趣高度相关的,其次还需要考虑的包括用户之间的Follow关系以及互动,Xavier管这个叫做social relevance,另外还有时间因素,比如一些和热点事件相关的问答,也应该及时地推送进用户Feed。

1、目标:Present most interesting stories for a user at a given time

  • Interesting = topical relevance + social relevance + timeliness
  • Stories = questions + answers

2、主要使用的是个性化的learning-to-rank方法

3、Xavier确认了一点,相比于时间排序(time-ordered),相关度排序大大提升了用户参与度。

4、面临的挑战,

  • potentially many candidate stories
  • real-time ranking
  • optimize for relevance

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