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实时Tweet搜索的相关性排名( Relevance Ranking for Real-Time Tweet Search )
Y Xia Y Sun T Wang JC Carvajal J Fan B Mangipudi L Huang Y Saraf
相关性排名是许多搜索引擎的关键组成部分，包括Twitter的Tweet搜索引擎。用户经常使用Tweet搜索来发现关于趋势话题或最近事件的现场讨论和不同声音。Tweet搜索是独一无二的，因为它关注实时内容，检索的内容和查询每小时都有很大变化。推文搜索的另一个重要属性是其相关性排名考虑了来自其他用户的社交认可，例如“点赞”和“转发”，这与主要依靠点击量作为隐性反馈不同。推文搜索的相关性排名也受到严格的延迟约束，因为每秒都有大量的推文被发布和索引，而搜索发布的推文则发出数以万计的查询。考虑到上述特性和约束条件，我们提出了一个Twitter搜索的相关性排名系统来解决所有这些问题。我们首先讨论了相关性排序管道的形成，它由一系列排序模型组成。然后我们给出了训练模型的方法和我们使用的各种特征组，包括实时特征和个性化特征。我们还研究了实现无偏模型训练和建立系统参数自动在线整定的方法。通过在线A/B测试的实验证明了所提方法的有效性，并且我们已经在生产中部署了所提的相关性排序系统三年多。
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